全球各大车企正在研究用仿真测试里程来取代一部分实际路测里程，目前自动驾驶测试90%通过模拟仿真平台完成，如何保证仿真环境下测试数据的可靠性，自动驾驶仿真平台是如何构建现实世界物理规律的？
模拟仿真成为重要测试手段
复杂路况仿真
自动驾驶仿真平台核心在于真
自动驾驶仿真的基本原理是在仿真场景内，将真实控制器变成算法，结合传感器仿真等技术，完成对算法的测试和验证。仿真平台的核心问题在于“真”上，既要还原真实世界的客观属性，又要构造真实世界的物理规律。例如需要模拟真实世界的房子、车、树木、道路、红绿灯、影子等，还需要能够模拟真实世界的物理规律，比如树和云层会遮挡住阳光，房子或者障碍物会阻挡你的前进，车与行人之间接触要发生交互等。同时，车辆按照真实世界的运动学和动力学规律建模，启动和停止的时候会有加减速曲线。
腾讯滨海大厦路段多天气多时段仿真
因此，模拟场景和真实场景的差异决定了测试结果的有效性。在高保真度的系统下，需要集合静态场景还原、动态案例仿真、传感器仿真、车辆动力学仿真、并行加速计算等功能。如不同尺寸、不同性能的车辆遇到同样的路况场景，做出的反应会有差别；雨天的湿滑路面和晴天的路面上车辆的操控也会不同。
除此之外，自动驾驶仿真平台还要包括根据真实路网或高精地图生成大规模虚拟场景的道路环境模块；根据实际路测数据，或者是参数化交通模型生成测试场景的交通模块；仿真各种传感器，包括摄像头，激光雷达，毫米波雷达，GPS，超声波雷达，IMU等模块，既可以提供原始数据，也可以提供真值；车辆动力学模型，可以根据ADAS或者自动驾驶系统的输入，结合路面特性对车辆本身进行仿真，完成闭环的测试；分布式存储和运行平台，通过添加硬件的方式或者上云的方式提高自动驾驶测试的里程数；对接ADAS和自动驾驶系统的丰富的接口，以及和ECU，传感器进行HIL测试的设备等。
上海博园路仿真效果对比
游戏技术有助于自动驾驶仿真平台还原真实世界的运行规律
拥有业内绝对领先的游戏技术的腾讯，将游戏引擎、虚拟现实、云游戏等技术运用到模拟仿真平台的开发当中，助力自动驾驶技术的研发和验证。2020新年伊始，智车科技有幸采访到了腾讯自动驾驶模拟仿真平台负责人孙驰天，他对腾讯TADSim平台进行了独家揭秘。
孙驰天提到，自动驾驶仿真系统需要四个关键核心能力：
1.几何还原：对三维世界几何特征的还原，比如场景内道路和物体的形状和纹理等；2.物理还原：对于世界的几何还原的基础上进行的，基于虚拟场景的几何特征，进行相对应的物理计算，包括车辆动力学、物理级传感器仿真和碰撞结果等；3.逻辑还原：基于几何还原和物理还原，还原场景内元素的运动轨迹和行为特征，用于自动驾驶算法的验证；4.并发系统：可以高并发的运行仿真核心引擎的能力。
通俗的讲就是，当选择构建某个交通场景时，地图是第一个需要考虑的。腾讯TADSim仿真平台采用实际环境信息及已有的高精地图构建静态场景，通过采集激光点云数据，建立高精地度地图，构建环境模型，并通过自动化工具生成高精度的道路还原，一些典型的交通元素也可以通过人工构建。通过采集实际路上的海量真实数据，经过算法抽取，再做动态场景的重建。
腾讯TADSim仿真平台天气模拟界面
当然，对于自动驾驶算法验证，尤其是感知算法，天气和气候对仿真的影响很大，这对传感器能否有效工作有很强的关联。所以，在仿真环境里，对不同的天气参数的调节是非常必要的，比如太阳高度角，雾的浓度，雨滴的大小等。
腾讯TADSim平台运用游戏引擎，显著提高了画面的渲染效果，能够真实还原现实世界中各种天气情况，以及光照条件的变化，对车辆感知/决策带来影响，让仿真的结果更加真实。举个简单的例子，如《重生边缘》游戏，采用了光线追踪技术，逼真的光影效果让画面看上去更加真实惊艳，水中的倒影、随风摇摆的植物以及阶梯上的影子，让玩家身临其境的感受到未来世界的独特场景。
游戏《重生边缘》场景图
仿真云及数据云平台相结合加速自动驾驶研发测试
除环境渲染外，传感器仿真对技术的要求更高。包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达这些无人驾驶技术最重要的周边环境感知的设备，都可以很好地被进行建模和仿真；在摄像头仿真上，腾讯模拟了各种复杂的真实天气情况，可以自主调节天气，支持各种天气和光线条件下的摄像头仿真；激光雷达的仿真参照真实激光雷达的扫描方式，模拟每一条真实射线的发射，与场景中所有物体求交，生成真实的点云数据。
激光雷达和毫米波雷达仿真
相机缺陷模拟
另外，高保真的仿真效果势必会占用显卡等图像计算资源，在保证高保真效果的同时，如何去兼顾仿真的效率呢？腾讯模拟仿真平台负责人孙驰天表示，腾讯通过模块化系统实现二者的平衡，用户可以根据自己的实际使用需求配置不同仿真程度的模块，比如用户比较在意仿真效率的话就可以选择较低保真度的仿真模块运行。
当前，全球各大车企正在研究用仿真测试里程来取代一部分实际路测里程，目前自动驾驶测试90%通过模拟仿真平台完成，9%通过测试场完成，1%通过实际道路测试完成。尽管如此，对于实际路测的人力、物力、财力都是相当大的投入，且存在安全性隐患。随着技术的发展，如果能够实现99.9%模拟仿真测试，0.09%测试场测试及0.01%的实际路测，将会大幅提升自动驾驶落地速度。以腾讯TADSim为代表的自动驾驶模拟仿真平台，将成为整车企业落地自动驾驶的必备工具，以及智慧城市交通调度管理、自动驾驶技术测试验证、法规制定的有力辅助。