自动驾驶虚拟仿真测试介绍

“本系列尝试从是什么、为什么、用什么测、怎么测和谁来测等方面来介绍什么是自动驾驶虚拟仿真测试。介绍什么是自动驾驶仿真测试。”

本文来源：自动驾驶测试验证技术创新论坛

一、引子

二、自动驾驶汽车的仿真测试的不同手段

三、不同仿真测试手段的选择

“本系列尝试从是什么、为什么、用什么测、怎么测和谁来测等方面来介绍什么是自动驾驶虚拟仿真测试。这是第一篇，介绍什么是自动驾驶仿真测试。”

一、引子

说到仿真测试大家可能会觉得陌生，不过其原理其实已经被广泛采用。

比如李雷想要开车从北京去上海，但是不知道需要多长时间，于是他做了这样的估算：

北京到上海距离s=1200km，开车时速v=120km/h，那么需要的时间为t=s/v=10h；考虑到不是全程高速、中间可能会休息，假设平均时速v’=80km/h会更合理，于是需要的时间为t=s/v’=15h。

通过这个例子，我们可以体会到两点：

仿真即是通过一组公式模仿真实世界，或者说使用一个数学模型简化替代真实世界；

数学模型的复杂度越高，计算结果与真实世界越相近，但是建模难度越高、计算速度越慢。

二、自动驾驶汽车的仿真测试的不同手段

我们首先考虑真实世界的情况，自动驾驶汽车在开放道路进行测试时，可以用下图来表示：

自动驾驶车辆主要由传感器、控制器和执行器构成（当然这主要是指自动驾驶部分，车身、底盘等传统车辆部分暂且不提），驾驶员驾驶车辆在不同的道路、交通和天气环境下接受测试。当然高级别的自动驾驶不需要驾驶员，所以图中用虚线表示。

当在仿真环境中模拟其中的不同部分时，可以得到仿真测试的不同手段。列举如下表所示：

注：后面会有一篇详细介绍不同仿真测试手段的区别，敬请关注。

三、不同仿真测试手段的选择

经常会有人遇到要不要做HIL、要不要买个视频暗箱、要不要买个驾驶模拟器等等疑问，这时如果能先自问自答这样一个问题应该会有所帮助：我们准备测试的被测对象是什么？

如果被测对象仅仅是开发阶段的算法，那只使用MIL/SIL就可以；如果被测对象是要在实车使用的控制器，那可能需要一套HIL设备提前进行测试、提前发现问题。如果不采用视频暗箱、雷达回波模拟器等设备就不能实现测试闭环，那此类传感器信号仿真设备也是需要的。

诸如此类，如果能时刻谨记被测对象是什么和测试目的是什么，应该对选择仿真测试手段有很大帮助。

一、仿真测试是汽车工程师的自然需求

二、仿真测试是汽车开发流程的必然要求

三、仿真测试是自动驾驶开发的必经之路

“本系列尝试从是什么、为什么、测什么、用什么测、怎么测和谁来测等方面来介绍什么是自动驾驶虚拟仿真测试。这是第二篇，介绍为什么要进行仿真测试。”

一、仿真测试是汽车工程师的自然需求

仿真测试其实在结构开发领域早已广泛应用。如果说验证一个螺栓强度还可以翻手册、使用公式计算，那么对于一些复杂的零件的强度校核和结构优化，就要借助仿真手段，这就是CAE（ComputerAidedEngineering），比如下图中对零件的应力分布计算。CAE手段的使用有效减少了样件的数量，缩短了试验时间，节省了开发成本。

这些好处主要是零部件结构开发部门所享受，算法和控制器的开发部门自然很是羡慕。

我们可不可以在算法开发阶段就进行测试发现一些低级错误？

可不可以在办公室就可以对算法和控制器进行测试，而不是每个版本的新程序都要到实车上测试、在寒冬酷暑的室外调试很久？

可不可以在计算机上对真实世界中危险或不易实现的场景进行测试？

可不可以在解决bug或算法升版后，对之前的测试场景方便的进行重复测试？

欣慰的是，这些需求仿真测试都可以满足。

二、仿真测试是汽车开发流程的必然要求

V模型是广泛在软件开发和测试中使用流程，如下图所示：

V模型要求在开发团队进行不同阶段的开发同时，测试团队编制对应的测试用例，并在开发阶段完成后立即进行测试。这就要求在集成测试、系统测试等暂无完整产品样件的情况下，就开始进行测试。

另外，有数据表明，在汽车电控系统的开发过程中，越早发现问题则修正问题的成本越低。在开发的早期，就建立起测试验证的手段，快速高效的发现和解决开发过程中的问题，可以有效减低开发成本、提高开发效率。

而在开发的早期进行测试，在暂无完整产品样件的情况下进行测试，就需要仿真手段提供测试环境。

三、仿真测试是自动驾驶开发的必经之路

自动驾驶汽车是一个新生事物，消费者对其安全性还不够信任。那么，自动驾驶汽车的安全性达到什么水平才能被消费者接受呢？我想其安全水平不低于人类驾驶员，应该是一个最起码的要求。

根据RAND公司一份名为《DrivingtoSafety》的报告，要证明自动驾驶汽车相比于人类驾驶员能够减少20%交通事故死亡率，需要进行约80亿公里的公共道路测试，假设由100辆车组成的车队每年365天每天24小时不间歇的以40km/h的平均速度进行测试，大概需要225年。

这个测试时间显然是不现实的。就要求在实车测试之外，寻求其他的方法，大幅缩短测试时间。

在虚拟环境下进行大规模的仿真测试，成为了必须选择的方法。比如waymo公司的CarCraft仿真平台中，有25000台仿真车辆同时进行测试，每天总计可进行1200万公里的测试。按照这个速度，完成上面提到的80亿公里的测试，仅需要2年。

一、自动驾驶算法构成

二、自动驾驶仿真测试的两个阶段

“本系列尝试从是什么、为什么、测什么、用什么测、怎么测和谁来测等方面来介绍什么是自动驾驶虚拟仿真测试。这是第三篇：测什么，介绍仿真测试的被测对象是什么。”

一、自动驾驶算法构成

一个完整的自动驾驶算法，可以粗略的用下图表示。

传感器的感知模块从真实环境中获取信息，并将其转换为原始信号发送给识别模块；识别模块从原始信号中识别出目标，并发出目标列表。比如摄像头的原始信号为图片数据，激光雷达的原始信号为点云数据，识别模块从中识别出前方目标的类型、位置和速度等信息。

融合模块对来自不同传感器的目标列表进行处理后，发出统一的目标列表给决策模块。决策模块分析目标列表，对目标未来的状态进行预测，并规划自车的行驶路径。控制模块根据目标行驶路径，发出加速、制动和转向等控制指令，对车辆状态进行控制。

根据上面的分析，大体上可以将一个完整的自动驾驶算法分为两个部分：

（1）感知识别模块，其输入是外部环境，输出是目标列表；

（2）决策控制模块，其输入是目标列表，输出是对车辆的控制指令。

文章由易车号作者提供