?aiSim5重建高精度的真實交通場景，用于測試和訓(xùn)練ADAS/AD系統(tǒng)。內(nèi)置場景包括賽道、車庫、高速公路和城市環(huán)境。通過全局行動日志，aiSim能將駕駛數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為場景重建。車道線檢測算法在仿真與現(xiàn)實世界的相關(guān)性測試中誤差相近，召回率均接近98.5%。多目標(biāo)檢測算法在仿真中的召回率為64.68%，與真實世界的68.8%相近。

一、具體應(yīng)用

仿真場景重建，即在aiSim中重新模擬由裝備了傳感器的實際數(shù)采車輛記錄的交通情況，重建原始交通狀態(tài)、對象和事件，并能夠自由的進(jìn)行調(diào)整，可應(yīng)用于：

1、重建現(xiàn)實世界的交通問題

在aiSim中重建現(xiàn)實世界的交通問題并快速迭代出可能的解決方案，比如模擬特定交叉路口交通情況，測試新的路口通過策略。

2、生成合成感知數(shù)據(jù)

生成具有代表性和通用性的合成感知數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練和驗證ADAS/AD系統(tǒng)或其他的相關(guān)的NN模型，從而覆蓋不同的交通狀態(tài)和環(huán)境。

3、更改測試參數(shù)

更改測試參數(shù)并將場景轉(zhuǎn)換為閉環(huán)測試，用于評估ADAS/AD系統(tǒng)在不同環(huán)境下的性能，比如不同天氣狀態(tài)，不同交通密度等，通過閉環(huán)測試，可以確保系統(tǒng)在各種預(yù)期和非預(yù)期的情況下正常工作。

二、內(nèi)置場景

在aiSim中提供了多種高精內(nèi)置場景：

1、賽道場景ZalaZone

ZalaZone是位于匈牙利的一個真實世界的測試賽道，在aiSim中，它是基于激光掃描、全景照片（360°）參考以及提供的參考3D模型（交通標(biāo)志等）進(jìn)行建模的。

2、車庫場景

aiSim中停車場地圖是根據(jù)平面圖、現(xiàn)場測量和照片參考資料進(jìn)行建模的。幾何結(jié)構(gòu)基于激光掃描和平面圖數(shù)據(jù)構(gòu)建。通過將真實世界的測量數(shù)據(jù)與仿真中的測量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，可以驗證aiSim中的人工照明部分。

3、 高速公路場景

aiSim的高速公路地圖大多是基于HD地圖生成，并由3D建模工程師進(jìn)行場景重建：

• 道路網(wǎng)格生成：道路網(wǎng)格是基于HD地圖數(shù)據(jù)生成。
• 道路標(biāo)線：道路標(biāo)線也是來源于高清地圖，并且精確度可以達(dá)到5-10厘米。
• 地形生成：地形是基于可用的高程數(shù)據(jù)構(gòu)建的。
• 植被/景觀添加：在地形的某些部分，根據(jù)圖像添加植被和景觀，這一步驟使用了aiSim中現(xiàn)有的植被資產(chǎn)庫。

4、城市場景

Budapest_Urban是一個基于HD地圖生成的城市場景，它代表了匈牙利首都布達(dá)佩斯的城市環(huán)境（1.8KM）。此場景中的建筑物是通過攝影測量學(xué)（photogrammetry）技術(shù)重建的，利用大量記錄的圖像來創(chuàng)建三維模型。建筑物模型的最大誤差為50厘米。

三、全局行動日志

除了通過手動重建交通流以外，aiSim提供一種新的場景重建形式，即全局行動日志。

全局行動日志是包含了重建場景對象和其屬性的JSON文件。每一條目都包含了對象的相關(guān)尺寸，位置等信息，aiSim將會將整個文件中的駕駛數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為重建場景。

四、置信度驗證

在aiSim的仿真重建場景和真實場景中分別測試了車道線檢測和多目標(biāo)檢測算法，以驗證重建場景的置信度水平：

1、車道線檢測算法相關(guān)性

在aiSim中重建M0匈牙利高速公路的數(shù)字孿生場景，并模擬與之相匹配的氣候條件，驗證車道檢測算法在虛擬仿真與現(xiàn)實世界中的相關(guān)性。

從結(jié)果上可以可以看出檢測算法在垂直方向上的測量誤差的標(biāo)準(zhǔn)差（z erro std）：

• 真實世界場景測試0.31
• aiSim仿真場景測試0.33

誤差值主要分布在縱向遠(yuǎn)距離[100,150]米的范圍內(nèi)。

召回率（Recall）指標(biāo)：

• 真實世界召回率98.45
• aiSim4召回率98.51
• aiSim5 召回率98.45

2、 多目標(biāo)檢測算法相關(guān)性分析

檢測對象：Ego周圍的車輛

傳感器配置：5×Camera+2×Radar

召回率指標(biāo)能：

• 在真實世界的數(shù)據(jù)中，召回率為68.8%
• 在aiSim5仿真世界中，召回率為64.68%

召回率隨著距離Ego遠(yuǎn)近變化而變化。在接近Ego的區(qū)域（例如0到30米），召回率較高，而在較遠(yuǎn)的區(qū)域（例如100米以上），召回率有所下降。

以上就是aiSim5仿真場景重建感知置信度評估的全部內(nèi)容。

作者介紹???????

崔工

康謀科技仿真測試業(yè)務(wù)技術(shù)主管，擁有超過5年的汽車仿真測試及自動駕駛技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗，熟練掌握仿真測試工具和平臺，如aiSim、HEEX等，能有效評估和優(yōu)化自動駕駛系統(tǒng)的性能和安全性。擁有出色的跨文化溝通能力，成功帶領(lǐng)團(tuán)隊完成多項海外技術(shù)合作項目，加速了公司在自動駕駛技術(shù)上的國際化進(jìn)程。作為技術(shù)團(tuán)隊的核心，領(lǐng)導(dǎo)并實施過大規(guī)模的自動駕駛仿真測試項目，對于車輛行為建模、環(huán)境模擬以及故障診斷具有獨到見解。擅長運用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，優(yōu)化仿真測試流程，提高測試效率和結(jié)果的準(zhǔn)確性。