2.1.2 国内场景仿真技术研究现状

1.AD Chauffeur

AD Chauffeur仿真云平台（以下简称“AD Chauffeur”）作为一款由中汽数据有限公司自主研发的集驾驶数据仿真场景库、复杂车辆动力学模型、多层次在环仿真、仿真测试评价、云测试等于一体的自动驾驶虚拟仿真测试软件，为自动驾驶系统仿真验证提供建模、开发、测试、评价一体化解决方案（图2-10）。

目前AD Chauffeur已集成了仿真测试场景数据库、场景编辑、产品级动力学仿真、传感器仿真、自动化测试、快速验证、多层次在环测试、云端仿真、智能驾驶算法开发9大功能模块和23项子功能模块，从而可提高自动驾驶系统开发和验证的效率，满足自动驾驶应用功能和系统安全的要求，保证其安全性及可控性。

AD Chauffeur相比国际同类仿真工具，在自动化测试系统、云仿真测试评价方法、多种静态模型编辑导入、动态交通流模拟、仿真工作流引擎、多用户高并发等卡脖子技术方面进行了创新突破。通过“世界智能驾驶挑战赛”等实践验证，平台在同一时间节点可保证100个以上任务提交的大规模高并发。

根据中汽数据已建立的国内独有的面向自动驾驶的仿真场景库，AD Chauffeur内置场景库包含了自然驾驶场景库、标准法规场景库、事故场景库和参数重组场景库、交通法规场景库、V2X场景库、预期功能安全场景库7大维度共500余类仿真测试场景（后期可扩展），可提供ADAS功能测试场景及部分自动驾驶功能测试场景（图2-11）。此外，AD Chauffeur按不同的自动驾驶功能将自然驾驶场景库细分成一一对应的功能场景库，为自动驾驶系统开发和测试提供评判手段。

2.PanoSim

PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，包括高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、车载环境传感器模型和丰富的测试场景等，以及面向汽车自动驾驶软硬件开发的场景及交通流构建、车辆建模、环境传感器构建、虚拟试验台、动画与绘图等系列工具链，具有很强的开放性与拓展性，支持第三方的二次定制化开发，操作简便友好（图2-12）。

PanoSim中的场景编辑器（FieldBuilder）主要用于创建或编辑仿真实验所需三维虚拟场景和环境（包括道路和道路网络结构、道路路面和车道信息、地形、周边建筑和交通设施等），其功能特色包括：通过在二维平面任意且友好地绘制道路线或道路网络线，或通过导入道路线或地图数据，系统自动生成包含道路、车道线、地形和周边环境的三维试验场景；支持对车道线、道路路面纹理、附着属性、周边环境、地形高度等信息的灵活定制和同步预览，兼容多种格式复杂的路面特征信息，自动生成所见即所得的逼真三维虚拟试验场景；支持用户分组自定义丰富的场景数据库，最大程度利用已有基础场景元素进行复制组装并快速生成同类新场景，能够为数字化虚拟试验场的构建提供完整的解决方案。

PanoSim中试验设置运行承担PanoSim核心操作枢纽角色，涵盖试验分组管理、选择试验场景、设置环境条件（如天气等）、摆放试验车辆、安装车载传感（如摄像机、雷达等）、部署交通元素（如路障、交通标志等）、设置交通模型（如干扰交通、随机交通等）、设置试验参数、设置驾驶参数、试验运行跟踪（与Matlab/Simulink无缝集成）等多项子模块。

3.51Sim-One

51Sim-One是51VR自主研发的一款集多传感器仿真、交通流与智能体仿真、感知与决策仿真、自动驾驶行为训练等一体化的自动驾驶仿真与测试平台。该仿真平台基于物理特性的机理建模，具有高精度和实时仿真的特点，用于自动驾驶产品的研发、测试和验证，可为用户快速积累自动驾驶经验，保证产品性能安全性与可靠性，提高产品研发速度并降低开发成本。

通过WorldEditor快速地从无到有创建基于OpenDRIVE的路网，或者通过点云数据和地图影像等真实数据还原路网信息；支持导入已有的OpenDRIVE格式的文件进行二次编辑，最终由51Sim-One自动生成所需要的静态场景；支持在场景中自由地配置全局交通流、独立的交通智能体、对手车辆、行人等元素来构建动态场景，结合光照、天气等环境的模拟来呈现丰富多变虚拟世界（图2-13）。

51Sim-One已经内置了一系列场景库和测试案例库，无论是开放区域的真实场景、大规模的城市道路还是乡村道路、高速公路、停车场等环境都可以轻松再现，再加上大量的危险工况测试案例，能快速达成测试目标。

4.Pilot-D GaiA

GaiA（Generatable artificial interactive Automation）系统是一款由沛岱（上海）汽车技术有限公司（Pilot-D Automotive）基于德国自动驾驶仿真核心技术研发的，用于自动驾驶和高级驾驶员辅助系统开发和验证的仿真工具开发架构。该软件可以构建不同宽度、长度、俯仰/侧倾角和曲线以及十字路口的路段，可以为每个路段定义单独的摩擦系数和道路附件，如交通车道、非机动车道或人行道（图2-14）。另外该软件可以添加模型库中的路边对象，且可以随时扩展该库。该模块也支持采集的现实场景的重现。交通参与者（包括自行车和行人）可以轻松被生成。他们的运动状态可以单独设置，也可以由标准自动运动模式控制。由此生成的AI智能交通可以覆盖绝大多数的现实交通状况。GaiA的天气控制模块可以对自动测试时的天气进行改变，模拟现实环境中雨、雪等天气，以及这些天气对毫米波雷达等环境感知传感器和车辆控制的影响。

5.TADSim

腾讯TAD Sim以高精度地图为基础，凭借腾讯的游戏引擎、虚拟现实、云游戏技术，集成工业级的车辆动力学模型和渲染引擎，辅以三维重建技术和虚实一体交通流，可实现自动驾驶感知、决策、控制等全部模块的闭环仿真验证。在仿真系统中，腾讯利用现实中采集的高精度地图模拟场景，并通过无人机和地面激光雷达扫描成像构建完整的3D环境（图2-15）。这意味着，仿真系统内除高精度地图外，外部激光点云及视觉信息同样包含在内。在车辆动力学模型方面，TAD Sim可提供简易模型，并支持第三方模型及车厂自有模型。在交通流方面，基于高精度地图真实道路数据模拟交通流，腾讯模拟仿真系统可自设定编辑交通流，加入随机化、人工设定的交通流。