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自动驾驶虚拟仿真有多重要？
在汽车研发的过程中，为什么如此需要虚拟仿真验证？在自动驾驶功能即将实现量产的当下，自动驾驶虚拟仿真又将扮演什么样的角色？让我们一起来研究。
01虚拟仿真在当今汽车开发中的作用
在过去二十年中，车辆系统的复杂性越来越高，驾驶辅助系统的应用越来越普遍。通过为车辆增加更多传感器，并提升计算能力，可以实现更多的辅助功能。经过多年发展，高级驾驶辅助系统（ADAS）已部署到消费者市场，并且逐步从“选配”走向“标配”，其主要推动力是各个国家针对自动驾驶功能的测试评价规程，如车辆评价新规程（NCAP）、美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的五星级要求等。随着自动驾驶（AD）系统已经的发展与不断普及，预计在未来几年将有巨大的增长潜力。
这些系统的开发和验证需要完成大量测试，测试里程数达亿级英里，以确保覆盖到系统必须应对的各种情况和场景。因此，开发流程不能仅依靠物理测试，这涉及到多个原因：
第一，在功能开发之初，尚未存在目标软件运行的目标硬件，因为目标硬件正处于并行开发阶段。从一开始，虚拟仿真就在软件功能开发和验证过程中起着重要作用。
第二，在开发早期阶段，虚拟仿真可以用来测试软件，尽早检测出一些漏洞和缺失功能，并反馈至开发人员。
第三，在为受试目标系统提供刺激方面，随着虚拟仿真的真实性持续增加，模拟的作用也逐渐变得更为重要。
在与表征ADAS或自动驾驶系统的虚拟模型（MiL，模型在环）或软件容器（SiL，软件在环）作对比时，可采用虚拟仿真测试的方案。在进一步开发过程中，利用模拟与最终产品的实体物理部件、单个ECU或ECU集合（HiL，硬件在环）完成交互。汽车的这些物理要素将在目标硬件上运行软件。如果ECU集合和软件能够结合表征车辆神经系统（ViL/DiL/试验场），那么虚拟仿真可以实现与真实系统系统的交互。
02虚拟仿真测试 VS 实车测试
自动驾驶汽车测试的对象包括软件算法、部件、系统以及整车，具体到不同系统还包括环境感知系统、决策规划系统和控制执行系统等。测试方法可以在受控程度不同的各级测试环境内实施，包括软件在环（Software-in-the-loop，SIL)、硬件在环（Hardware-in-the-loop，HIL)、实车在环（Vehicle-in-the-loop，VIL）等基于虚拟技术的测试环境，以及受控封闭场地、公共道路等真实测试环境。
在ADAS和自动驾驶系统的开发和验证中，虚拟测试是物理测试的重要补充。
在不使用任何被测物理设备（DuT）的情况下，SiL和MiL测试能够实现测试和验证，其主要优势如下：加快了测试流程，并节省了成本。
在虚拟仿真测试中，一秒相当于现实世界的20秒左右。这意味着可以执行更多的测试用例，并且能够针对所需的全部场景完成系统确认。
不同的测试类型
实车测试的优势主要为：
具有无可比拟的真实性，验证结果最为可信。
但是为了实现这样的真实性，实车测试面临以下限制和挑战：
● 需要配备测试驾驶员（安全与接管）
● 需要具备完整功能的测试车辆
● 试验场需要占据足够面积（否则无法容纳足够场景）
● 某些特定测试用例依赖于特殊天气条件
● 成本高昂（人力成本+车辆成本+场地成本+风险成本）
相比之下，虚拟仿真测试具有以下明显优势：
● 支持并行测试（多通道自动化测试）
● 创建以测试目标为导向的场景
● 可在相同时间内执行更多测试（大幅提升效率）
● 支持测试复制与复用
● 有助于确定实车测试的测试重点
针对ADAS或自动驾驶系统的验证，创建所有必要的测试用例既困难又耗时，并且不可能涵盖车辆使用生命周期内可能遇到的所有场景。L3及L4级别以上车辆的开发无疑是个巨大的难题，即使对大型主机厂来说也是如此。只有通过协作才能省去一些不必要的成本（如格式转换和不兼容工具等）。关于支持系统开发的交换格式和描述格式，需求也在不断增加。在这个过程中，标准化方法不可或缺：即使用通用的交换格式，才能推动行业协作，并最终实现自动驾驶。从这一点来看，虚拟仿真测试是实现自动驾驶的先决条件，是新时代智能网联汽车研发过程中不可替代的一环。
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