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自動駕駛仿真的挑戰(zhàn)

當(dāng)前已經(jīng)有越來越多的組織機(jī)構(gòu)認(rèn)識到自動駕駛仿真的重要性。但想讓仿真充分發(fā)揮價值，依然面臨著許多挑戰(zhàn)。解決其中的大部分挑戰(zhàn)也構(gòu)成了自動駕駛仿真工程師的日常工作。

附贈自動駕駛學(xué)習(xí)資料和量產(chǎn)經(jīng)驗：鏈接

Reality?gap

Gap1：仿真對物理現(xiàn)實的表現(xiàn)是不充分的。舉個典型例子，在針對感知系統(tǒng)進(jìn)行測試時表現(xiàn)得尤為明顯，是否需要保證渲染圖像/點云和現(xiàn)實世界的高度一致性？由仿真合成的圖像/點云等用于訓(xùn)練對應(yīng)的自動駕駛系統(tǒng)是否能有效提高性能？

保持高度一致性需要非常高的成本。為了規(guī)避較高成本，目前也有一部分相關(guān)研究工作。典型的如百度的AADS（虛實結(jié)合）、谷歌的SurfelGAN（以GAN為代表的一系列工作）等。

**Gap2：**考慮所有相關(guān)的物理現(xiàn)象很有挑戰(zhàn)性。舉部分典型例子，簡單車輛模型如果沒有包含輪胎模型，在較高速度下如何考慮轉(zhuǎn)向以及加減速等行為？如何建模隨機(jī)過程(如信號噪聲)并將這些模型作為一個整體集成到仿真中？如何將V2X仿真與物理地形仿真集成在一起？

解決這些問題，要開源節(jié)流。例如，感知渲染做不好，從工程的角度，可以考慮把仿真重心放在決策規(guī)劃和控制上，而感知測試的重心可暫時放在回放型仿真上，這算節(jié)流?；蛘叻抡婀こ處熆稍谝延械膅ap下，通過數(shù)據(jù)處理分析，以及一些交叉驗證手段來覆蓋掉gap，這算開源。

總的來說，若系統(tǒng)在仿真環(huán)境和實際運行環(huán)境之間的表現(xiàn)差異太大，必須仔細(xì)分析造成差異的關(guān)鍵矛盾。如果該矛盾在短期內(nèi)因為客觀原因不能解決，則需果斷調(diào)整重心。仿真非常有用，但不是測試過程的萬能藥，為了仿真而仿真是沒什么意義的。

Complexity?&?Lack?&?Business

復(fù)雜性表征在兩個方面。其一，自動駕駛軟件本身的多樣性；其二，單個仿真軟件的功能復(fù)雜性以及針對特定系統(tǒng)和特定軟件開發(fā)仿真接口的復(fù)雜性。

當(dāng)前的自動駕駛仿真軟件確實很多了。VTD、Prescan、51Simone、Panosim、CARLA、Airsim、Lgsvl、DeepDrive、Carsim、CarMaker、rFPro；甚至Matlab/Simulink、GTA-5、Gazebo都可用于自動駕駛仿真。每個仿真軟件都有自己的優(yōu)缺點，如果面對具體測試需求不斷切換要使用的模擬器，無疑會增加很多學(xué)習(xí)成本。此外，面向同一被測系統(tǒng)，針對不同自動駕駛仿真軟件，往往需要開發(fā)不同的仿真接口，這也需要較高的時間成本。如此之多的仿真套件也不利于工程師日常維護(hù)，進(jìn)而在開展工程級別的大規(guī)模仿真測試會有較多掣肘。

如果有一款足夠完美的自動駕駛仿真軟件是不是就一勞永逸了呢？話雖如此，但實際情況沒這么簡單。

首先，從功能來說，目前很難說有一款公認(rèn)的足夠完美的自動駕駛仿真軟件。大部分軟件都還不能同時支持以下列舉的全部功能：

由于可能破壞物理引擎的穩(wěn)定性無法提供高于實時的模擬速度； 不支持高效的無GUI運行(headless?execution)模式進(jìn)而影響自動化測試等； 建?；趶?fù)雜多維真實交通行為的動態(tài)場景時需要較高數(shù)據(jù)成本以及專業(yè)知識； 構(gòu)建大規(guī)模真實、異構(gòu)靜態(tài)場景時需要較高時間成本； 適配多種場景語言（或者說，將場景編碼為場景語言）時，需要較高的時間成本； 不支持多agent聯(lián)合仿真以及跨多臺機(jī)器仿真會話有效分發(fā)； 不支持大規(guī)模場景（整個市區(qū)級）（此需求合理性有待討論）； 其他待補(bǔ)充

不可否認(rèn)，對有些自動駕駛仿真領(lǐng)域的深耕玩家而言，以上功能都已直接間接得開發(fā)成熟。但在實際進(jìn)行研發(fā)時，還必須考慮軟件使用的經(jīng)濟(jì)成本、所用數(shù)據(jù)安全性、仿真與基礎(chǔ)架構(gòu)的契合度（與數(shù)據(jù)閉環(huán)的契合度）。

因此部分機(jī)構(gòu)還是會去獨立開發(fā)完善一個仿真系統(tǒng)。此時，以上提到的相應(yīng)功能開發(fā)也正是自動駕駛仿真工程師可能的部分日常工作。

Reproducibility

**可復(fù)現(xiàn)性，某種角度上也叫仿真結(jié)果的確定性，包括兩個方面，由仿真到現(xiàn)實的可復(fù)現(xiàn)性和仿真本身的可復(fù)現(xiàn)性。需要注意的是，**前者是可復(fù)現(xiàn)性的重點和難點，需要通過精心處理Reality?gap?解決，這里只是說說相對容易被忽略的后者。

MIL、SIL、HIL、VIL，無論是哪種仿真系統(tǒng)，仿真結(jié)果都可能存在一定噪聲。表現(xiàn)在采用同一組場景，重復(fù)運行多次，評價指標(biāo)值會出現(xiàn)一定的波動。自動駕駛系統(tǒng)作為CPS系統(tǒng)的一種，相應(yīng)的仿真結(jié)果出現(xiàn)波動是正常的。由于波動出現(xiàn)的原因受眾多較難追溯的因素影響（線程不穩(wěn)定性、信息傳輸幀率、指標(biāo)本身的高度非線性），因此需要精確建模噪聲并定量分析的可能性較小。一種可行方法是通過多次運行實驗，采用平均值等統(tǒng)計處理手段嘗試定性解決這個問題。

在一定程度上保障了系統(tǒng)的可復(fù)現(xiàn)性，就可以知道對代碼所做的更改是否修復(fù)了問題，進(jìn)而有利于測試自動化和CI，規(guī)避假陰性和假陽性的結(jié)果。

在可復(fù)現(xiàn)性的相關(guān)方面，商業(yè)仿真軟件應(yīng)有更大的優(yōu)勢。

CI

在CI中集成仿真是大勢所趨。但其會受到以下特性影響。

模擬器可靠性。CI的挑戰(zhàn)之一是仿真軟件本身的可靠性。在自動化中使用仿真軟件時，可能有意外的崩潰、時間和同步問題。

接口穩(wěn)定性。自動駕駛仿真軟件接口的穩(wěn)定性會對自動化過程產(chǎn)生重大影響，因為不一致的、不穩(wěn)定的、脆弱的仿真軟件接口可能會導(dǎo)致客戶端應(yīng)用程序出現(xiàn)故障。這里需要做大量的工程工作，來不斷開發(fā)并維護(hù)仿真接口。

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