4.4　高精地圖與定位傳感器建模在自動駕駛仿真測試中的應用與評價

高精地圖在自動駕駛仿真測試中，既可作為建立三維虛擬場景的數據源，也可作為動態交通流仿真和自動駕駛決策規劃算法的基礎底圖。

構建自動駕駛仿真測試平臺所需的虛擬場景的技術手段通常包括：基于建模軟件構建場景，基于已經完成的游戲搭建場景，基于增強現實方法構建場景，基于高精地圖生成場景等方式。

4.4.1　基于建模軟件構建場景

基于建模軟件構建場景是指根據需求，利用3D建模軟件構建仿真模型，或者使用模型庫中的現成模型，對準備齊全的仿真模型進行整合，從而構建出預期的仿真場景。

4.4.2　基于已經完成的游戲搭建場景

基于已經完成的游戲搭建場景是指，依賴已經完成的游戲場景特征，如GTA（游俠《俠盜飛車》）場景的復雜度、渲染真實度和高隨機性，使用這個大型開放世界場景，來測試自動駕駛系統。

4.4.3　基于增強現實方法構建場景

基于增強現實方法構建場景是指[7]，通過模擬交通流來增強現實世界圖像，進而創建逼真的仿真圖像和渲染。更具體地說是，使用激光雷達和相機掃描街景。根據獲得的軌跡數據，為汽車和行人生成了看似合理的交通流，并將其合成到背景中。合成圖像也可以基于不同視角和傳感器模型（相機或激光雷達）進行再合成。生成的逼真圖像添加完整注釋，可用于從感知到規劃的自動駕駛系統訓練和測試。

4.4.4　基于高精地圖生成場景

基于高精地圖生成場景是指[8]，對來自斜掃點云、全景圖、測繪矢量、衛星影像等多種真實非結構化測繪數據進行融合和結構化處理，并調用虛擬資源進行虛擬場景生成，讓機器深度理解道路、交通等環境，如圖4-4所示。具體實現過程是：① 收集。收集點云、全景圖、測繪矢量、衛星影像等真實非結構化測繪數據。② 數據結構化。對真實非結構化測繪數據進行結構化，構建高精地圖。③ 場景生成。以結構化數據為基礎，根據不同語義，調用不同虛擬資源進行場景生成。比較于基于傳統建模軟件構建場景方式，這是一種降低成本、節約時間的技術手段。

基于高精地圖自動化生成三維仿真場景參見圖4-4。

定位傳感器在自動駕駛仿真測試中，往往提供主車的經緯度位置、速度和航向等，也能提供在模擬GNSS信號丟失時主車的位置及速度和航向的累計誤差，這對于高架橋和高層樓房遮擋或隧道等場景中尤為重要。