自动驾驶仿真测试首部蓝皮书出台后,行业还要解决什么问题?

   日期:2019-06-04     来源:车云网    评论:0       [ 进入汽车材料社区 ] [ 汽车材料馆 ]
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核心提示:在第六届国际智能网联汽车技术年会(CICV)上,清华大学苏州汽车研究院院长成波教授、北汽集团研究总院副院长兼新技术研究院院长孔凡忠博士、广州汽车集团股份有限公司研究院智能驾驶技术部部长郭继舜博士、中国汽车技术研究中心(CATARC)智能汽车研究室暨汽车软件测评中心主任王羽、江苏省智能网联汽车创新中心总经理戴一凡博士、以及51VR智能驾驶与交通事业部产品与商务部长张帆博士,共同发布了《中国自动驾驶仿真技术研究报告(2019)》。
   5月30日,中国自动驾驶仿真行业迎来了第一部蓝皮书。
  
  在第六届国际智能网联汽车技术年会(CICV)上,清华大学苏州汽车研究院院长成波教授、北汽集团研究总院副院长兼新技术研究院院长孔凡忠博士、广州汽车集团股份有限公司研究院智能驾驶技术部部长郭继舜博士、中国汽车技术研究中心(CATARC)智能汽车研究室暨汽车软件测评中心主任王羽、江苏省智能网联汽车创新中心总经理戴一凡博士、以及51VR智能驾驶与交通事业部产品与商务部长张帆博士,共同发布了《中国自动驾驶仿真技术研究报告(2019)》。
  
  了解到,此部自动驾驶仿真蓝皮书是由51VR发起,由清华大学苏州汽车研究院、广汽研究院智能网联技术研发中心、中汽中心智能汽车研究室暨汽车软件测试评测中心、江苏省智能网联汽车创新中心、北京智能车联产业创新中心、奇点汽车和当家移动绿色互联网技术集团有限公司(51VR)联合发布。
  
  其中,清华大学苏州汽车研究院院长成波教授特别担任此次蓝皮书编委会主席,对蓝皮书的总体方向与核心要点进行把关。
  
  从具体内容来看,《中国自动驾驶仿真技术研究报告(2019)》是目前为止第一部全面介绍中国自动驾驶仿真测试发展现状的工具书,内容涵盖自动驾驶仿真测试所有领域,包括:仿真测试市场需求分析、方法应用、搭建技术方案、软件现状、虚拟场景数据库、示范区测试方法介绍、标准介绍、挑战及发展趋势八个部分,综合自动驾驶仿真领域多位行业专家意见汇编而成。
  
  蓝皮书显示,在自动驾驶汽车的开发价值链条中,最重要的两个部分为软件开发和整车集成与测试。业内共识是:在自动驾驶汽车算法的测试部分,由于实际路测风险因素难以排除等原因,自动驾驶汽车上路测试依然困难,因此自动驾驶仿真测试几乎成为自动驾驶技术发展的必然结果,让自动驾驶汽车在虚拟场景中进行测试成为刚需。
  
  更何况,从政策法规层面而言,当前国内颁发的路测许可数量也十分稀少。在此背景下,对于自动驾驶仿真测试行业一部阶段性总结性报告的需求越来越迫切。此次《中国自动驾驶仿真技术研究报告(2019)》的发布不仅仔细梳理了中国自动驾驶仿真测试行业的发展现状,也标志着在仿真测试行业长期被国外所垄断的情况下,中国原创的自动驾驶仿真平台已开始崭露头角,不仅有传统大厂如百度 Apollo仿真平台迎头赶上,也有作为独立第三方的测试平台如51VR的51 Sim-One自动驾驶仿真平台正飞速发展。
  
  事实上,与西门子、英伟达等国际成熟科技巨头的仿真测试产品相比,国内原创的自动驾驶仿真软件还处于起步阶段。江苏省智能网联汽车创新中心总经理戴一凡表示,自主仿真测试平台的价值在于其更符合中国人的使用习惯及本土场景特征,系统核心研发团队在国内,有利于解决中国标准等本土化问题,有助于提升自主品牌开发效率,更好地增强核心技术能力。
  
  然而,综观国内整个产业现状,无论是国家还是地方政策,当下均主要侧重于真实道路测试,对于一辆无人驾驶汽车是否能够上路,其质量认证和产品评价体系都还处于缺失状态,亟待利用仿真测试平台等手段建立行业标准,用于仿真测试的场景库也并未形成一套完整的测试评价体系,需要进一步完善。
  
  为了能使自动驾驶汽车更好地融入交通系统,需要对车辆进行更多维度的测试与评价。首先是车辆驾驶的自治性,即对车辆本身的行驶能力进行测试评价;然后是对车辆参与交通的协调性做出测试与评定,即根据其他的交通参与者的行为方式选择自身用何种行为进行交互性回应。这些更高维度的测试与评价的实现,都需要仿真测试作为底层技术。
  
  据获悉,国家层面在制定相关标准时,基本会从以下几个方面进行重点考量:车辆本身产品标准、道路基础设施标准、公共安全及信息数据安全能否顺利接入中国监管系统。
  
  未来,仿真测试将会服务于法律法规、产品认证并协助建立一个全国范围的数据库。仿真测试的功能不仅协助明确事故的法律责任从而帮助监督和管理交通行为;还能通过仿真的方法提供一个科学而全面的产品测试标准;最后,通过建立一个包含自动驾驶汽车的使用工况和典型案例的数据库,帮助自动驾驶行业减少地区的差异性并提高自动驾驶算法的普遍适用性。
  
 就国内自动驾驶仿真测试工作而言,仍旧需要进行一系列体系化完善工作。首先,行业各玩家需要建立一个广泛的数据场景库,各地区的海量数据需要实现共享集成,才能使仿真测试更加贴近真实。
  
  如今各机构对自身信息都有一定保密度要求,开放程度不够理想,导致信息交互出现困难。对于软件本身而言,厂商需要提高传感器及动力学模型精度以有效代替实际场景,同时也要考虑增强产品的易用性。针对平台生成的分析结果,也要有可靠的理论体系支撑,而这一合格体系如今尚未建立。此外,产业发展对资金量及专业人才的投入也有一定要求。
 
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