3.5　虛擬與混合現實技術的應用

近年來，通過仿真系統加速自動駕駛系統測試已經得到國內外企業和學術界的認可，成為自動駕駛系統開發和驗證的重要組成部分?，F階段，最先進的仿真系統都借助計算機圖形學，以及物理游戲引擎渲染真實感的三維模型來生成測試駕駛場景，但這種方式具有一些局限。其創建的虛擬模型和車流運動仍然需要手工修正與處理，將消耗大量時間和人力成本。建立的場景越精確、越逼真，花費的人力成本會越高，也越費時。此外，通過游戲引擎渲染得到的CG（Computer Graphics）和實景拍攝圖在豐富性和真實性上還有差距，導致通過CG訓練的自動駕駛算法在實景上效果變差。針對這些問題，業內展開了如何借助虛擬現實和增強現實的技術將現實世界的路側/車側數據疊加到仿真場景內用自動駕駛系統測試的研究。國內幾大高校的在讀博士生研發的增強自動駕駛仿真系統（AADS）突破了現有仿真技術存在的許多障礙，提供了有效的解決方案。AADS包含一套全新開發的基于數據驅動的交通流仿真框架和一套全新的基于圖像渲染的場景圖片合成框架，在獲得真實感的車流移動和場景圖像之后，系統地利用增強現實技術，可直接、全自動地創建逼真的仿真圖像，能夠消除現有仿真系統中游戲引擎渲染圖片與真實圖片之間的差距，如圖3-13所示。

圖3-13　AADS增強自動駕駛仿真系統

逼真的道路場景來自實際采集，即使用激光雷達（LiDAR）和相機掃描街景，然后根據獲得的軌跡數據，為汽車、行人等生成交通流，并將其合成到背景中。同時，合成圖像還可以基于不同視角和傳感器模型（LiDAR或相機）進行再合成，最后應用于自動駕駛測試。

隨著自動駕駛系統針對的自動駕駛等級的提高，實車測試所需場景也越來越復雜，這對參與測試的環境車輛及測試場地均提出了更高的要求。此外，為了提高針對自動駕駛系統的測試覆蓋度，需要大量差異明顯的測試場景，甚至包含極限場景，這提高了自動駕駛系統測試風險。需求驅動變革，隨著5G技術的不斷成熟與普及，虛擬現實技術也逐步應用到整車在環的虛擬場景注入自動駕駛測試方法中。2020年6月公示的一些技術發明描述了新方法的工作流程，具體介紹如下。

① 獲取測試用例，生成所獲取測試用例的虛擬場景。

② 實時測量車輛的實際車輛位置，將實際車輛位置轉換為車輛在所述虛擬場景中的虛擬車輛位置。

③ 向車輛注入所述虛擬場景。

④ 獲取車輛采用被測算法在測試場地行駛過程中基于虛擬車輛位置與所述虛擬場景互動所產生的車輛行駛信息及虛擬場景互動信息。

⑤ 根據所述車輛行駛信息及虛擬場景互動信息對所述被測算法進行測評。

其中，對虛擬場景的定義包括在虛擬地圖中的虛擬障礙物，向所述車輛的道路信息獲取傳感器輸入所述虛擬地圖的虛擬道路信息和向所述車輛的障礙物信息獲取傳感器輸入所述虛擬障礙物的虛擬障礙物信息，具體包含：基于所述虛擬車輛位置，將所述虛擬障礙物在虛擬場景中的坐標轉換為車輛坐標系內的與車輛的相對位置；基于所述車輛的障礙物信息獲取傳感器的探測參數，根據虛擬障礙物在車輛坐標系內的相對位置，確定關于虛擬障礙物的傳感器檢測信息；將所述傳感器檢測信息作為所述虛擬障礙物的虛擬障礙物信息輸入所述障礙物信息獲取傳感器。實車執行被測算法，基于所述虛擬道路信息和所述虛擬障礙物信息控制實車在測試場地進行行駛，獲取行駛過程中的車輛行駛信息；基于虛擬車輛位置將所述車輛行駛信息轉換為所述虛擬場景中的虛擬車輛行駛信息，確定所述虛擬障礙物的互動信息；將所述虛擬障礙物的互動信息作為虛擬場景互動信息，最終將實車位置映射為虛擬車輛位置。同時，借助增強現實技術，可以將虛擬場景信息結合真實測試道路場景通過顯示器展示，顯示器包括但不限于計算機顯示器、虛擬現實眼鏡、增強現實顯示或車載抬頭顯示界面，可以由實驗操作人員對自動駕駛系統的控制效果進行初步主觀評判，評判結果包括：當前操作是否合理，當前操作是否引起駕駛員恐慌等。在國外，密歇根大學Mcity測試機構也進行著類似的研究，Herry Liu教授帶領著他的團隊，借鑒視頻游戲技術和其他虛擬技術，創造了一個增強現實世界，實現測試機構內的真實車輛可通過網聯汽車通信技術，實時與計算機創建車輛互動，從而提出了一種更快、更有效、更具經濟效益的網聯汽車和汽車自動駕駛測試方法。