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自动驾驶系列科普 | 场景仿真环境的抽象架构
科普，就像一座灯座，照亮探索未知世界的道路。在这个信息爆炸的时代，需要将真实、准确的科学知识以简洁、易懂的方式传递给读者，更全面地认识科技发展带来的便利。
本篇是自动驾驶系列科普的第四篇，将主要介绍场景仿真环境的抽象架构。让我们一同踏上神奇的科普之旅，探索无限可能。
01 场景仿真架构新要求
前一篇推文中为读者详细介绍了自动驾驶系统的DevOps周期，
自动驾驶系统的DevOps周期是一个复杂且高度迭代的过程，它涵盖了从需求分析、设计、开发、测试到部署和运维的整个生命周期。
这个周期中的各个阶段及其在一个连续周期中的集成对场景仿真架构提出了新的要求，主要包括基于场景仿真的工具、工具的组件和接口，以及相关标准。
比如，在标准层面，为了确保仿真过程的效率和有效性，需要有一套统一的标准化场景描述，包括对场景的详细描述、场景与仿真工具之间的接口规范、数据描述、为保证可追溯性而定义的流程/方法环境，以及工具配置或执行仿真运行的结构化文档等。
02 场景仿真环境的抽象架构
下图详细描述了仿真环境的必要组成部分，这些组成部分涵盖了DevOps周期中不同活动任务的主要需求。
场景仿真环境的抽象架构
需要有一个明确的场景定义和描述标准。这包括了场景的详细规格、参数、条件、环境等信息。这些信息是构建仿真模型的基础，也是保证仿真结果准确性和有效性的关键。
需要关注仿真工具的选择和集成。根据不同的需求和场景，需要选择适合的仿真工具，并确保这些工具能够有效地集成到整个DevOps流程中。
需要制定一套标准的接口规范，以确保仿真工具与其他系统（如需求管理、代码开发、测试管理等）之间的数据交互和流程衔接。
为了提高仿真的效率和准确性，还需要对仿真数据进行有效的管理和处理，包括数据的收集、存储、处理和分析等过程。
需要制定一套完整的流程和方法来保证仿真的可追溯性和质量。这包括了仿真的设计、执行、验证和评估等过程，以及如何保证这些过程的有效性和准确性。
通过以上标准的制定和执行，可以有效地提高自动驾驶系统DevOps周期的效率和有效性，降低开发成本和风险，同时提高系统的可靠性和安全性。
值得注意的是，ASAM OpenODD、ASAM OpenDRIVE和ASAM OpenSCENARIO等是专门用来将ASAM标准和其他标准化机构提出的标准与抽象仿真环境的不同模块关联起来的标准模块。
针对仿真配置管理的需求，可以使用配置管理（Configuration Management）工具来管理仿真测试整体工具链的配置，如指定、存储和调用不同的配置。
为了方便管理和使用，可以存储在数据库（Repository）中。该数据库也用于存储其他类型的配置、数据和模块等，并采用能够处理复杂查询的存储（Store）和检索（Retrieve）模块来封装数据库的访问信息。
此外，由测试说明（Specify）模块管理的仿真运行序列配置存储在此数据库中。仿真配置（Simulation Configuration）/模型集成（Model Integration）模块用于处理仿真核心配置，包括耦合模型描述等。
运行（Run）模块用于控制仿真运行的执行，并向评价/评估（evaluate）模块提供记录数据以及所有相关的配置数据，例如在验证与确认（Verificationand Validation）背景下，数据的使用目的可以是多种多样的。
在测试运行（Run）模块中，利用仿真（Simulation）、在环测试（XIL）、场地测试（Proving Ground）和开发道路测试（Public Roads）等模块接口，可以将场景仿真环境关联到其他工具和工具链中。
在很多情况下，仿真测试运行后需要使用专门的后处理（Postprocess）技术来对仿真测试的结果数据进行处理。此外，日志处理（Log Processing）模块用于管理全部数据记录，并关联了仿真环境的所有其他模块。
此处描述的场景仿真环境抽象架构中，所有模块间采用的是通过抽象总线系统传递的单一接口。该总线能够处理各类相关数据和标准也是场景仿真环境的支柱。
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