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直播｜面向Corner Case场景生成的交通流仿真
交通流仿真能够为自动驾驶系统和智能交通系统提供测试平台，以验证其在各种交通情境下的性能。传统交通流仿真技术大都采用专家经验来设计交通流模型，不能充分表达真实世界交通参与者行为交互的复杂性和真实性。面对自动驾驶系统对大量多样corner case测试的迫切需求，Synkrotron提供了一种创新的解决方案：通过数据驱动的场景库生成技术和基于AI的自然对抗交通流建模技术，使智能体能够学习并再现人类真实的驾驶行为和风格，为各种车辆构建智能化行为模型。通过这一技术，OASIS SIM V3.0能够模拟出高保真的驾驶动作、复杂的交通环境和多样的危险路况，创造出一个高保真可交互的闭环测试环境，为自动驾驶系统的安全和可靠性提供了强有力的验证平台，在保证仿真交通流场景真实性和多样性的同时，能够显著提升针对自动驾驶算法处理罕见和复杂场景能力的测试效率和深度。展望未来，基于大语言模型（LLM）的交通流仿真技术将发挥越来越重要的作用，LLM能够像人一样生成更加复杂合理的交通场景，其强大的理解推理能力将加速仿真模型的开发和测试过程，为交通流仿真带来新的发展机遇。
嘉宾介绍
郝坤坤
场景仿真部负责人
安徽深信科创信息技术有限公司
参与主持自动驾驶预期功能安全场景生成、对抗场景生成、仿真交通流构建等多个重要项目，利用深度学习技术、强化学习技术攻克仿真场景生成效率与真实性难题，发表SCI/EI论文数篇，授权专利数十篇，主要涉及BEV目标检测识别、自动驾驶路网构建、交通流与关键场景生成等相关内容。
发言内容
【主题】：面向Corner Case场景生成的交通流仿真
【发言大纲】：
1.交通流仿真概述
· 为什么需要交通流仿真？
· 交通流仿真在仿什么？
· 交通流仿真粒度
2.面向自动驾驶的交通流仿真
· 自动驾驶交通流仿真要求
· 基于场景仿真的必要性
3.Synkrotron交通流仿真技术路线
· 数据驱动的场景库建设
· 基于AI的自然交通流模型
· 基于AI的对抗交通流模型
4.OASIS SIM: 加速Corner Case场景生成
· OASIS SIM仿真器整体功能介绍
· OASIS SIM交通流功能介绍
5.未来发展：基于LLM的交通流仿真
报名参会
识别下方二维码，参会报名
时间：9月24日（周二）14:00
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