1.2.4 基于場景的仿真應用

1.感知模塊開發與驗證中的場景仿真

在開發智能駕駛系統的感知模塊時，目前主流的方案是采用機器學習方法，通過標注的樣本數據，訓練算法，從而獲得想要的結果模型。一個魯棒性強、適用范圍廣的算法，其卷積神經網絡的參數會非常多，這需要提供大量的訓練數據集才能使得算法收斂，獲取更優質的算法模型。

真實采集的訓練集，由于缺少真值，需要通過純人工或者半人工的方式對數據中的目標物進行標注與核對，雖然其真實性較高，但是為了提高效率與準確度，需要大量的人力投入，無法有效地降低邊際成本；采集的場景在算法優化后期，勢必面臨無法覆蓋邊角、危險工況場景的問題。

目前各家主流智駕公司的算法不斷推陳出新，傳統人工標注的數據集方式越來越無法滿足復雜算法開發的需求，都已經開始研究通過仿真的技術手段創造場景，供算法的訓練與測試。這里，我們需要注意的是，場景的仿真絕不是實現畫面的呈現這么簡單，僅僅實現這部分功能，只能叫作場景動畫，遠遠達不到場景仿真的程度。我們需要將場景中的信息，通過不同的形式，傳遞給感知算法或工程師，只有實現這個功能，才能稱為實現了自動駕駛場景的仿真。

（1）仿真場景的視覺呈現

視覺上對場景的仿真是最直觀的呈現方式，由仿真技術生成的畫面，可以供視覺算法進行算法的訓練、測試標定，同時也可以使工程師觀察到當前的場景。

目前主流的仿真技術通常是依靠渲染引擎，來實現對畫面的仿真。渲染引擎技術已經在游戲、影視等領域發展幾十年了，其畫面的呈現效果、透視關系等，通過開發人員的設計，可以得到準確的呈現。常用的渲染引擎有UnrealEngine、Unity3D、OGRE、OpenSceneGraph等。但智能駕駛領域的場景仿真，區別于傳統領域的建模渲染，并不僅僅是對單一場景的仿真與呈現，如某一游戲關卡、某一影視場景，而是需要形成一套工具，用戶可以完全自定義場景中的內容，包含天氣、道路、交通設施、車、人等，通過不同的元素組合、狀態變化，從而形成不同的場景。因為仿真的技術特點是先有元素的狀態，再根據其屬性通過復雜的計算，得到畫面的呈現，所以其具備先天的優勢：自帶“真值”，畫面中呈現出的元素，設計者可以準確地知道其種類、位置、速度、姿態等內容，這就免去了繁瑣的人工標注過程。圖1-6是某款仿真工具對于不同場景的仿真畫面。

實現了場景的仿真，仍不能最大地發揮仿真的技術優勢。要知道，仿真的場景是通過計算機圖形學計算出來的畫面，通過對生成的參數加以泛化，則可以基于某些元素，快速生成大量的場景，再通過對參數的約束，形成具有針對性的場景集。這部分功能，是真實采集的場景無法實現的，既可以大大降低生成場景的邊際成本，又可以通過人為設計，形成大量危險、復雜的場景集。

（2）仿真場景其他的呈現方式

除了視覺攝像頭需要數據集的訓練與測試，其他常見的傳感器，如毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達等，也可以通過場景的仿真來實現訓練與測試數據集的構建。目標感知類的傳感器目前主要有兩種仿真方式：

1）在場景的仿真過程中加入“光線追蹤”技術。光線追蹤是一種“來自幾何光學的通用技術，它通過追蹤與光學表面發生交互作用的光線，得到光線經過路徑的模型”。這個定義聽起來有些晦澀，我們不妨說簡單一點：首先假設屏幕內的世界是真實的，當光線投射到物體表面時，通常會同時發生三件事，即光被吸收、反射和折射。特別是當光被折射到不同方向時，光譜就會發生變化。無論怎樣，光線總會經過一系列的衰減最后進入人的眼睛，光線追蹤就是要計算出光線發出后經過一系列衰減再進入人眼時的情況，這樣可確保3D畫面看起來更真實。

借助這種技術，開發人員把對光線的建模修改為對超聲波、毫米波、激光等能量形式的建模，則可以準確得到不同傳感器在場景中反射的情況，如圖1-7所示。這種技術需要復雜的建模過程，并且需要高算力的圖形處理器的支持，技術難度比較高。

2）通過數學建模，以物理模型與概率模型相結合的技術手段，整體描述空間中目標物在不同傳感器下的反射特性。這種方式更關注場景中目標物對傳感器信號的反射狀態，而不是對整個場景的反射情況進行仿真，需要依據傳感器的實驗數據來進行建模與標定。

2.規控模塊開發與驗證中的場景仿真

規控算法的輸入通常為目標列表的狀態信號，其描述了周圍相關目標物的不同屬性信息。但由于規控算法更加關注動態的場景內容，如不同疏密程度的交通流的狀態變化、交通設施的信號變化，以及道路起伏、曲率變化等，所以需要在場景仿真的過程中，將場景中元素的信息做統一輸出。

由上文的闡述可知，仿真場景中的目標物是自帶真值的，所以對于這部分場景信息的仿真相對比較簡單，這也是各類場景仿真工具中最基礎的功能。通過場景自定義工具，設計好場景中元素的動作流程，通常有按照時間序列與按照觸發動作兩種設計方式。按照場景的描述，可以仿真設計出切入、切出、緊急停車等各類場景。

規控模塊開發對于動力學、閉環等內容的仿真需求，在此不做敘述。