雖然業(yè)內(nèi)有英特爾的CARLA、微軟的AirSim等開源式自動(dòng)駕駛平臺(tái)模擬器，但開源平臺(tái)需對(duì)接諸多合作方，不一樣的軟硬件設(shè)備，耗費(fèi)精力，進(jìn)展緩慢。因各家架構(gòu)不同、傳感器方案不同，開源平臺(tái)很難將傳感器模擬做到真正的通用化。

站在自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司角度，“不可否認(rèn)這些開源仿真平臺(tái)可以提供很多很有價(jià)值的特性，但是最大的難點(diǎn)是對(duì)于現(xiàn)有系統(tǒng)的適配，Drive.ai無法開發(fā)最小化可行產(chǎn)品（MVP）”，Drive.ai 技術(shù)專家孫慶向雷鋒網(wǎng)新智駕表示。

Drive.ai目前已自建自動(dòng)駕駛閉環(huán)模擬系統(tǒng)與自動(dòng)駕駛開環(huán)模擬系統(tǒng)。孫慶提到，對(duì)于決策規(guī)劃系統(tǒng)而言，閉環(huán)的反饋至關(guān)重要，因每一次決策規(guī)劃都會(huì)改變當(dāng)前的環(huán)境。同時(shí)，決策規(guī)劃系統(tǒng)的輸出也需要從全局的角度進(jìn)行驗(yàn)證。

開環(huán)模擬系統(tǒng)最大的優(yōu)勢(shì)在于其可以模擬閉環(huán)系統(tǒng)目前實(shí)現(xiàn)的極端真實(shí)場(chǎng)景輸入。在開環(huán)仿真系統(tǒng)中，Drive.ai直接使用真實(shí)世界中采集到的傳感器數(shù)據(jù)用來測(cè)試全棧系統(tǒng)（感知以及決策規(guī)劃）。

11 月 18 日（周六）上午 10 點(diǎn)，【大咖Live】第 24 期智能駕駛·仿真專場(chǎng)，我們邀請(qǐng)到 Drive.ai 技術(shù)專家孫慶詳細(xì)解析“如何更有效地利用仿真系統(tǒng)助力自動(dòng)駕駛研發(fā)？”。照例，本次分享對(duì)雷鋒網(wǎng)新智駕會(huì)員免費(fèi)開放。

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2015年成立的Drive.ai，定位于全棧式自動(dòng)駕駛方案提供商。2018年，Drive.ai在美國(guó)德州弗里斯科和阿靈頓兩城落地自動(dòng)駕駛車隊(duì)試運(yùn)營(yíng)。其中，Drive.ai已正式在德州阿靈頓向公眾開放無人駕駛接送服務(wù)。

談起自動(dòng)駕駛模擬仿真系統(tǒng)對(duì)于自動(dòng)駕駛公司的重要性，孫慶引用了美國(guó)蘭德公司在2016年做過的一項(xiàng)研究《自動(dòng)駕駛需要積累多少里程才能被證明是可靠的》：這項(xiàng)研究以手動(dòng)駕駛的事故及死亡率作為基準(zhǔn)，美國(guó)每一億英里（1.6億公里）平均有1.09個(gè)人死于公路交通事故（2013年），若自動(dòng)駕駛可以達(dá)到上述安全指標(biāo)，需要積累2.75億英里（4.42億公里）；假設(shè)100輛車，每天24小時(shí)不停歇路測(cè)，平均時(shí)速25英里（40公里）每小時(shí)，需要花費(fèi)12.5年的時(shí)間。拋開自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)，這將是一個(gè)絕大多數(shù)自動(dòng)駕駛公司都無法達(dá)到的里程。

在環(huán)境構(gòu)建方面，仿真測(cè)試對(duì)于環(huán)境構(gòu)建的合理性、真實(shí)性，以及還原真實(shí)世界的精確程度方面都有要求。Drive.ai仿真系統(tǒng)直接使用和車載系統(tǒng)同樣的高精度地圖來保證靜態(tài)環(huán)境的100%擬真。

孫慶提到，動(dòng)態(tài)仿真環(huán)境精度的要求取決于仿真的用途。針對(duì)于決策規(guī)劃系統(tǒng)的仿真，特別是真實(shí)世界中很難遇到的邊角案例，Drive.ai并不需要完全還原真實(shí)世界，只需模擬感知系統(tǒng)的輸出，此類輸出往往是較抽象。如此可以通過3D場(chǎng)景編輯器來構(gòu)建虛擬的計(jì)劃路線，障礙物等等。

百度將其仿真平臺(tái)列為阿波羅主要變現(xiàn)途徑，通過給阿波羅合作伙伴提供仿真云服務(wù)來創(chuàng)收。在孫慶看來，仿真系統(tǒng)支持第三方平臺(tái)的最大障礙在于如何適配不同的數(shù)據(jù)格式，包括地圖，感知認(rèn)知系統(tǒng)的輸入，控制系統(tǒng)的輸出等等。實(shí)現(xiàn)此類功能需耗費(fèi)較大的工作量。而對(duì)于仿真平臺(tái)而言，更重要的是它的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，這涉及到對(duì)于其他系統(tǒng)更多狀態(tài)的采集以及分析。

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