近日，一家仿真測試方案公司公布了最新的產(chǎn)品，該公司聲稱將幫助汽車制造商評估司機(jī)與先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)和人工智能(AI)之間的互動。

Ansible Motion公司DIL仿真模擬器的最新版本聲稱，它能夠生成數(shù)百萬個場景，以測試和驗證越來越多的ADAS被安裝在新車上的。

這家公司的模擬器實驗室增加了許多新功能，比如反映汽車制造商風(fēng)格和人機(jī)交互功能的機(jī)艙環(huán)境。此外，該公司還推出了新的軟件連接，要求更深入的環(huán)境和傳感器模擬，再加上運動、視覺和音頻環(huán)境，“欺騙”司機(jī)和乘客，讓他們相信自己正在體驗一輛真正的汽車及其ADAS或自動駕駛技術(shù)。

比如，自動緊急制動(AEB)系統(tǒng)的驗證，該系統(tǒng)依賴于多個傳感器饋送和車輛駕駛邏輯算法，在某些情況下，對各種情況(如交通和行人入侵)的響應(yīng)速度超過任何人類響應(yīng)能力。其他例子包括車道偏離警告和協(xié)助，智能速度適應(yīng)和司機(jī)監(jiān)測的困倦分心。

該公司負(fù)責(zé)人表示，汽車制造商正在推出更多的駕駛員輔助技術(shù)，但它們的干預(yù)水平和方法因汽車品牌而不同。如果一輛汽車發(fā)生了意想不到的事情，我們能夠提前在我們的模擬實驗室里測試駕駛員和乘員的反應(yīng)。

如果，汽車制造商做到設(shè)計更好更安全的汽車，那么仿真測試流程是必不可少的。這也促使更多的汽車制造商在這塊進(jìn)行投資。

近日，豐田汽車研究院(TRI)的風(fēng)險投資子公司豐田AI Ventures宣布投資Parallel Domain，這是一家總部位于硅谷的軟件開發(fā)公司，專門從事自動駕駛汽車模擬的3D環(huán)境生成。

此外，TRI還在今年6月向CARLA投資了10萬美元，這是一個開源模擬項目，旨在利用開源社區(qū)的協(xié)作開發(fā)潛力。

Parallel Domain能夠幫助開發(fā)人員基于真實和虛構(gòu)的位置生成各種非常詳細(xì)的模擬環(huán)境和動態(tài)場景，因為生成3D環(huán)境和場景已經(jīng)成為主要瓶頸。目前，也僅有少數(shù)幾家這方面的供應(yīng)商以及部分自動駕駛初創(chuàng)公司自主研發(fā)的仿真測試系統(tǒng)。

Parallel Domain此前宣稱，能夠構(gòu)建一個隨時間而變化的世界。例如，增加自行車道，撒垃圾，用新的瀝青重新鋪路，或者提前時間讓樹木生長，或者讓道路風(fēng)化開裂。

虛擬測試被軟件開發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)和汽車制造商視為一種進(jìn)一步開發(fā)嵌入自動駕駛軟件的人工智能(AI)系統(tǒng)的方式。

該理論認(rèn)為，軟件必須從越多的場景和虛擬里程中提取信息，自動駕駛汽車對各種道路狀況、天氣事件和其他變量的準(zhǔn)備就越充分。

以Waymo為例，旗下的名為Carcraft的虛擬車隊中有25000臺汽車，這比現(xiàn)實世界測試的車輛多得多，這些虛擬車隊的車輛每天24小時都運行在谷歌的數(shù)據(jù)中心。截止目前，這些不停歇的車輛測試?yán)锍踢_(dá)到了驚人的50億英里。

比如，Waymo的實際測試車輛被曝出在交叉路口的問題較多，工程師則通過將該交叉路口的場景拉到Carcraft，并觀察車輛在不同場景中的反饋行為，來適當(dāng)增加模擬移動汽車，行人，自行車等障礙物。

今年9月，德國汽車巨頭寶馬(BMW)宣布在其總部慕尼黑以北建造一個模擬真實駕駛情況的設(shè)施。該設(shè)備的核心特征之一是高保真度模擬器，在該模擬器中，車輛的縱向、橫向和旋轉(zhuǎn)運動可以同時表示，希望更現(xiàn)實。

投資虛擬AV測試的其他主要參與者包括德國汽車巨頭奧迪(Audi)的子公司、與Cognata合作的自動智能駕駛(AID)。

這家以色列科技公司利用人工智能、深度學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺，在真實的模擬環(huán)境中，在實際道路測試之前判斷和驗證系統(tǒng)可靠性。

自動駕駛芯片公司英偉達(dá)（NVIDIA）在今年初推出了一款基于云的DRIVE Constellation仿真系統(tǒng)，用于自動駕駛汽車的仿真測試。

仿真服務(wù)器由英偉達(dá)GPU提供動力，每臺仿真服務(wù)器都會生成仿真?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)流，并將其傳輸至DRIVE Pegasus進(jìn)行處理。DRIVE Pegasus的駕駛指令被反饋給仿真器，以完成數(shù)字反饋回路。

DRIVE Sim軟件可生成真實感數(shù)據(jù)流，以創(chuàng)建各種不同的測試環(huán)境，如暴雨、雪災(zāi)等天氣狀況；白天不同時間的光線變化或夜間視野受限；所有不同類型的路面和地形。此外，還可編寫危險狀況來測試自動駕駛汽車的反應(yīng)能力，而不會讓任何人受到傷害。

此外，英偉達(dá)此前還宣布正式開源被譽為「市面最強(qiáng)大物理仿真引擎」的 PhysX，除了廣泛應(yīng)用于游戲特效的提升，該引擎還能為 AI 、機(jī)器人與計算機(jī)視覺技術(shù)、自動駕駛與高性能計算提供支持。

去年，微軟開源了一個用于模擬測試安全性的高擬真的人工智能系統(tǒng)AirSim研究項目，能夠利用AI技術(shù)，提供逼真的環(huán)境，模擬交通工具的動力和傳感，幫助研究人員和開發(fā)者構(gòu)建安全的自動駕駛系統(tǒng)。

此外，AirSim的更新版不僅包含車輛模擬、新的場景，還提供簡化編程的 API 以及即插即用的代碼，研究人員和開發(fā)者可以針對特定的需求創(chuàng)建所需要的場景，還可以利用 AirSim 的拓展性添加新的傳感器、車輛，甚至使用不同的物理引擎。

過去，傳統(tǒng)意義上的離線仿真可以通過軟件在環(huán)(SIL)和硬件在環(huán)(HIL)進(jìn)行，但是仍然存在一個不可避免的問題，即在真實的道路和試驗場上駕駛真實的原型車，由經(jīng)驗豐富的評估人員駕駛。

新的問題是，自動駕駛系統(tǒng)的復(fù)雜性意味著汽車制造商在更短的時間內(nèi)需要驗證的東西要比之前多得多。而在DIL模擬器中，工程師可以在真實的、沉浸式虛擬測試驅(qū)動器中測試系統(tǒng)的運行，以及與物理原型測試并發(fā)進(jìn)行。

另外，仿真環(huán)境有助于解決在現(xiàn)實中很少出現(xiàn)的極端情況。一些在實際路況中極少出現(xiàn)的情境，可在仿真環(huán)境中不同視角重復(fù)出現(xiàn)。

更為關(guān)鍵的是，隨著驗證越來越多的駕駛員輔助系統(tǒng)和自動駕駛功能的需求日益增長，可能的場景數(shù)量每天都在增加。

當(dāng)然，不可能在試驗場測試軌道或真實世界中驗證每種情況，一是時間不允許，二是在真實的測試中，一些實驗可能是非常危險的。

對于自動駕駛來說，仿真測試將是技術(shù)驗證、支撐系統(tǒng)培訓(xùn)、測試和驗證的基礎(chǔ)技術(shù)，尤其是基于深度機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)來說，它是“必須的”，有利于在技術(shù)部署之前帶來一些急需的驗證和信心。

幾乎所有的OEM公司都把車聯(lián)和自動駕駛放在未來十年戰(zhàn)略的前沿和中心，然而，要證明這些優(yōu)勢，需要OEM公司積累大量自動駕駛的測試?yán)锍獭７抡婵梢栽试SOEM和其他自動駕駛技術(shù)開發(fā)人員在罕見和潛在危險的情況下測試他們的系統(tǒng)，而不會造成可能的真實事故。

英偉達(dá)CEO黃仁勛介紹稱，使用仿真測試系統(tǒng)，工程師可以在5個小時內(nèi)，完成約48萬公里的道路測試。在不少業(yè)內(nèi)人士看來，模擬測試是提高目前自動駕駛技術(shù)開發(fā)速度的關(guān)鍵工具，也是驗證產(chǎn)品和證明其安全的必要工具。