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技术科普丨自动驾驶仿真测试场景库研究（上篇）
编者寄语：
自动驾驶仿真测试有三个重要构成，分别是场景库、仿真平台以及评价体系。其中，场景库是仿真平台发展的重要支撑，是评价体系建立的参考基础。关于场景库的学问很多：什么是场景库？场景库有什么特点？如何实现自动化？让我们一起来研究！
01、什么是自动驾驶仿真测试场景库？
场景库是基于真实数据、模拟数据和由真实场景数据合成的仿真数据，通过场景理解、特征提取、场景聚类、场景生成等方式有层级、有规划地构建出的一个完整的场景体系。
作为场景数据到场景应用的桥梁，场景库能够实现场景的自动产生、管理、存储、检索、匹配，并在最后将自动生成的场景注入给测试工具进行仿真测试。简单来说，场景库是不同场景的数据集合，方便对场景进行统一有效的组织、管理和应用。
02、自动驾驶仿真测试场景库有什么特点？
为了满足搭建合理、测试有效、维护方便等要求，场景库需要具有真实性、交互性、扩展性、无限性、批量性、自动性等特点。具体如下所述：
1）真实性真实性指的是场景库中的静态、动态、交通参与者、气象条件等要素高度还原现实情况，包括所有关键信息，从而支持高精度的传感器仿真。此外，为了满足测试需求，选择的测试场景需要在统计学上覆盖现实交通中的典型场景，起到对道路测试场景某种程度上的替代作用。2）交互性由于场景库要素众多，既包括测试车辆自身要素，又包括外部环境要素，而且各要素之间存在较强的耦合关系，一个要素发生改变很可能导致其他所有要素变化。因此，在自动驾驶测试场景库的构建过程中，需要保证测试车辆和外部环境之间的良好互动，只有不同要素之间协调运作才能保证自动驾驶测试的真实性和可靠性。3）扩展性场景库中测试车辆、静态环境、动态环境、交通参与者、气象条件等要素的种类、属性、关系可构成不同场景。扩展性指的是，通过改变上述某一属性的值，扩展出更为丰富的测试场景。4）无限性场景库是由测试用例经虚拟仿真建模得到的，测试用例来源于功能场景与逻辑场景，由于场景参数分布的连续性以及场景元素排列组合的多样性，测试用例无法穷举。因此，随着场景个数的不断增加，场景库不断丰富，场景库中的场景数据是无限的。5）批量性标准驾驶场景数据接口是借助虚拟仿真工具链开发而来，能够实现测试用例的批量化导入和建模。因此，高性能仿真服务器可以进行批量化的仿真测试，大大节约时间成本、资金成本和人力成本。6）自动性测试场景库具有测试评价功能，即仿真测试结束后，场景库可以根据被测车辆的表现，自动给出综合评价结果和指标。
03、自动驾驶仿真测试场景库如何实现自动化？
考虑到真实道路的数据采集需要耗费大量的时间、人力、资金成本，场景库中场景的自动生成是非常必要的。场景要素包括测试车辆自身要素和外部环境要素，前者可以提前拟定，后者则需要自动化生成。
1）静态环境要素由于静态环境要素类别有限，采集到的真实道路数据经渲染构建后可直接导入场景库。
2）动态环境要素和交通参与者要素动态要素的行为逻辑经对抗式生成网络学习后，可以模拟生成无限的同类要素。例如，中国驾驶员的驾驶行为和驾驶习惯与国外驾驶员不同，通过对抗式生成网络学习可以模拟生成中国特色的交通参与者和无限的动态要素场景，这是区分中国场景库和国外场景库的关键。
3）气象条件要素离散化的气象条件连续变量可以在一定值域内任意改变，从而衍生出无数的场景。由此可以看出，由真实路采数据组合而成的有限道路场景，结合AI技术生成的无限动态要素场景和离散化后的气象条件，可以自动化生成无限的自动驾驶测试场景，从而提高路采数据的利用率和测试效率。
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