#AutoR智驾#日测800万公里，全球首个自动驾驶混合式仿真测试平台发布！阿里打造( 二 )
因此 ， 模拟仿真平台至少需要具备三个层面的还原能力 。
首先是场景的几何还原 。
运用模拟仿真平台对某个现实场景进行还原 ， 就要求这个场景里所有道路、车辆、红绿灯的位置等与真实世界保持一致 ， 完成这一步依赖于前期的数据采集、标定以及三维重建技术 。
第二步就是对场景的物理规律进行还原 。
比如 ， 自动驾驶汽车上会搭载许多雷达 ， 不同的雷达探测距离、反射时间会有差异 ， 车辆在运行的过程中会受到路面摩擦系数、风阻系数的影响、踩油门会加速、踩刹车会减速等 。
模拟仿真平台需要借助传感器模型以及车辆动力学模型等组件 ， 让这些物体元素的运行规律与真实世界保持一致 。
当仿真场景的几何还原和物理规律还原 ， 都做的足够精确 ， 再借由游戏引擎技术让这个仿真世界动起来 ， 这时候自动驾驶的汽车在仿真环境下的感知、决策过程以及周围交通参与者的运行轨迹和模式就能与真实世界保持一致 ， 也就完成了场景的逻辑还原 。
只有做到这一步 ， 自动驾驶汽车在模拟仿真平台中的测试结果才具有参考价值和意义 。
当然 ， 随着自动驾驶技术的深入发展 ， 测试者和开发者对模拟仿真平台应用能力的要求也越来越高 。
未来 ， 能够依据需要灵活构建场景 ， 实现环境和交通流的智能化和自动化生成以及仿真平台应该具有本地调试+云端快速验证的能力 ， 这对算法迭代的加速是都是重要的一步 。
可见 ， 随着仿真技术的采用 ， 行业又进入一个快速的发展轨道 。
目前 ， 做自动驾驶仿真的公司高达几十家 ， 在国外Waymo、Metamoto为主的自动驾驶公司都在进行仿真测试 。
而在国内 ， 百度、腾讯、华为以及自动驾驶初创公司Pony.ai、轻舟智航也都打造了自主的仿真测试平台 。
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腾讯从2017年开始研发模拟仿真平台的三维场景及传感器仿真、数据驱动交通流模拟丰富的测试场景、场景型云仿真及虚拟城市型云仿真并行等核心能力 。
针对自动驾驶模拟仿真测试的需求以及行业痛点 ， 腾讯打造了一套内置高精度地图、虚实结合、线上线下一体的自动驾驶模拟仿真平台——TADSim 。
TADSim集成了工业级的车辆动力学模型、专业的游戏引擎、三维重建技术和虚实一体的交通流技术 ， 可以完成感知、决策、控制算法等实车上全部模块的仿真实验 ， 同时支持单机和云端部署的方式 ， 一套系统满足全栈算法的使用需求；基于腾讯已经完成的全国高速、快速路高精度地图采集和制作 ， TADSim支持全国高速和快速路的仿真 。
百度则和UnityTechnologies建立合作伙伴关系 ， 一起研发实时仿真产品 ， 该产品将创建虚拟环境 ， 让开发人员在现实模拟环境中测试自动驾驶汽车 。
该仿真3D平台可让汽车制造商（OEM）减少测试错误和风险 ， 同时通过复制模拟真实世界场景提高测试效率和速度 。 此外 ， 还提供定制化内容 ， 可通过其数百万研发人员创建的AssetStore进行定制 。
除BAT之外 ， 华为推出了自动驾驶云服务Octopus ， 服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务 ， 向开发者提供包括数据服务、训练服务、仿真服务在内的3大服务 。
据悉 ， 通过集成场景设计和数据驱动的方法 ， 合计提供超过1万个仿真场景 ， 系统每日虚拟测试里程可超过500万公里 ， 支持3000个实例并发测试 。
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