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一文带你入门自动驾驶虚拟仿真测试
什么是自动驾驶仿真测试？对自动驾驶仿真测试进行研究有什么必要性？测试场景和场景库又在其中扮演什么样的角色？回答这些问题对于分析自动驾驶仿真测试发展现状和发展趋势，以及推进自动驾驶量产落地都具有重要意义。
01、什么是自动驾驶虚拟仿真测试？
虚拟仿真技术是汽车研发、制造、验证测试等环节不可缺少的技术手段，可以极大缩短技术和产品的开发周期，有效降低研发成本。随着汽车网联化、智能化的加速发展，虚拟仿真技术有了更大的发挥空间，越来越多的数字化、网联化功能得以开发，自动驾驶系统的仿真测试技术便是其中之一。
传统的汽车仿真测试以车辆动力学仿真测试为主，模拟车辆对驾驶员、道路表面信息以及空气动力学输入的响应。而现在我们谈论的“自动驾驶仿真测试”则将仿真范围扩大到车辆传感器所能探测到的周边一切行驶环境，包括：道路表面、交通标志牌、红绿灯、交通参与者及参与者行为、天气情况和路面光照等各种情况。
总的来说，自动驾驶仿真测试主要是以数字建模的方式构建出与真实世界尽可能一致的车辆行驶场景，让自动驾驶系统在一系列仿真的场景库中实现驾驶感知、决策规划、控制等算法的闭环测试验证。
自动驾驶虚拟仿真测试按照开发流程和测试方式可以分为：模型在环（MIL）、软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）和实车在环（VIL）/驾驶员在环（DIL）。
1）模型在环（Model-in-the-loop，简称MIL）
在自动驾驶系统研发初期，需要对所建立的算法模型进行仿真测试，并根据测试结果的反馈不断优化模型设计。在这一阶段，不涉及任何实际要素，全部在虚拟的电子世界中进行。
2）软件在环（Software-in-the-loop，简称SIL）
在完成模型在环测试后，需要将算法模型转换为代码。软件在环测试就是将生成的代码和算法模型进行对比测试，以保证输出结果的一致性。
3）硬件在环（Hardware-in-the-loop，简称HIL）
硬件在环阶段的测试对象是汽车各零部件的控制器系统，通过将实际的零部件控制器与仿真硬件模拟出的被控对象相连，以高效率、低成本的方式对控制器的功能进行全面的、动态的测试。
4）实车在环（Vehicle-in-the-loop，简称VIL）
将通过硬件在环测试的各零部件系统集成到真实车辆中，并通过仿真平台实时模拟道路、交通场景以及传感器环境，让真实车辆在仿真环境中完成整车级功能安全测试。
各个虚拟仿真测试的对比分析请见下图。
02、自动驾驶虚拟仿真测试有必要吗？
根据行业专家的估算，一款自动驾驶汽车，至少需要上亿英里的完整测试里程，消耗大约500年的驾驶时间，才能证明自动驾驶车辆的故障率低于人类驾驶员的故障率进而落地应用。尽管实车道路测试是最可靠、最准确的测试方法，但由于时间和金钱成本过高，无法满足技术研究快速发展的需求。此外，自动驾驶道路测试在交通法规、极端场景、全球产业链等方面面临较多的局限性。
具体分析如下：
1）成本过高：采用路测优化自动驾驶算法耗费的时间成本与资金成本过高；
2）法规风险性高：自动驾驶领域缺乏相应的交通法规和保险理赔机制，导致实车路测难以大范围展开；
3）极端场景难以复现：极端交通条件和危险场景难以实际复现，即使复现测试也存在较大安全隐患；
4）全球产业链发展不充分：各国各地区的社会环境、经济环境、道路环境和交通习惯千差万别，难以形成全球认可的自动驾驶产业链体系。
以上种种问题表明，仅使用实车路测来验证自动驾驶汽车并不现实。
相比较之下，自动驾驶仿真测试在以下几个方面进行了优化：
1）通过让自动驾驶系统在虚拟仿真的驾驶环境中测试验证，降低测试的时间成本和资金成本，满足自动驾驶系统快速迭代的要求；
2）规避了实车路测的各种风险和法规限制，让测试安全、合规的进行；
3）既能够灵活配置各种常规场景，又能够利用仿真平台低成本快速生成在现实中可遇不可求的极端场景（Corner Case），实现对不同道路环境、天气环境以及交通状态的高覆盖。
因此，自动驾驶仿真测试是实现高阶自动驾驶商业落地的关键一环，具备自动驾驶功能的车辆只有通过大量的虚拟仿真测试，再配合实车路测之后才能商用化。
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