盘点知名自动驾驶模拟平台，Waymo和腾讯榜上有名。

在发出这个问题之前，我们首先要知道，自动驾驶汽车要想真正上路，必须经过多重安全测试，而路测是必不可少的重要环节。

根据美国兰德智库的估算，一个自动驾驶系统至少需要验证110英里(约170-18亿公里)，才能满足量产的条件。这意味着，即使是拥有65，438+000辆测试车辆的自动驾驶车队，以平均每小时25英里(40公里)的速度每天24小时进行测试，也需要大约500年的时间。

同时，一辆成熟的自动驾驶汽车还需要在暴风雪、暴雨、强烈阳光等极端条件下，灵敏地识别道路上的物体，并做出正确快速的反应。但是，在自然环境中，这些极端情况并不经常出现，很多极端情况是非常危险的，必须在测试中估计。所以，只在现场进行自驾路测，效率低，成本高，也不全面。在这样的情况下，一个能够提供完善的虚拟现实路测环境的仿真平台成为了自动驾驶汽车进行路测的高性价比选择。今天我们就来看看那些国内外知名的自动驾驶仿真系统是如何进行虚拟道路测试的。

英伟达:驱动？constellation——基于两种不同服务器的计算平台

在可编程图形处理技术方面处于世界领先地位的NVIDIA在去年3月正式宣布云自动驾驶模拟平台Drive上市。星座.

开车？Constellation使用照片级逼真模拟和基于云的自动驾驶汽车测试系统，这是一个基于两个不同服务器的计算平台。第一台服务器正在运行？英伟达？开车？Sim？模拟自动驾驶汽车的传感器(如摄像头、激光雷达和雷达)的软件。开车？Sim软件可以生成照片级的数据流，以创建大量不同的测试环境，例如，它可以模拟不同的天气条件，如暴雨和暴风雪，一天中不同时间的光线变化，以及所有不同类型的道路和地形。第二台服务器配备了？英伟达？开车？帕伽索斯？AI？汽车计算平台可以运行自动驾驶汽车的完整软件堆栈，可以像道路上的传感器一样处理模拟数据。

NVIDIA Drive？星座

腾讯:TAD？Sim-like大型RPG游戏的模拟平台

众所周知，目前很多自动驾驶的主流仿真系统都是根据游戏引擎开发的，而擅长游戏开发和管理的腾讯也将专业游戏引擎、工业车辆动力学模型、虚拟和真实交通流等技术应用到了自动驾驶仿真平台TAD？Sim(腾讯？自主？开车？模拟器)，这也是腾讯作为自动驾驶模拟平台的独特优势。

在泰德？无限接近真实世界的Sim，既能满足自动驾驶汽车的迭代测试需求，又能提高自动驾驶技术的研发效率。泰德。Sim内置的高精度地图，可以完成真实车辆中所有模块的感知、决策、控制算法等闭环仿真验证，完成不同天气、光照条件下的几何模拟，测试车辆的感知能力、决策能力和车辆控制模拟。结合采集的交通流数据和极端交通场景的模拟，TAD？Sim可以进行各种攻击性驾驶和极限自动驾驶测试，以更高效、更安全的方式完成现实世界中无法进行的各种测试。

去年，腾讯与宝马在自动驾驶领域达成战略合作，分析和处理中国复杂多变的驾驶场景，帮助宝马开发符合中国市场的自动驾驶技术和产品。另外泰德。Sim还可以为决策部门和交通管理部门提供交通调度管理、道路和交通规划、自动驾驶法规研究等方面的测试。全力辅助自动驾驶的量产。

腾讯TAD？Sim复杂道路模拟

Waymo:Carcraft——把现实变成虚拟现实的“先驱”。

从最初的“谷歌无人车”到后来的谷歌Waymo，谷歌可以说是自动驾驶研究领域的“老大哥”。不久前，谷歌宣布？由Waymo自主研发的模拟测试软件Carcraft，已经模拟了1000亿英里的道路场景，支持对Waymo车型进行大规模测试。

由于自动驾驶汽车需要使用网络神经和算法进行持续学习，Carcraft设置的各种路况可以让车辆从中学习更多。Waymo？测试车辆在路上遇到的很多情况都可以直接在模拟器中进行模糊处理，程序员也可以叠加各种情况，制造出各种极端情况。Carcraft的模拟得到的数据可以反馈到现实世界的测试车辆上，这样车辆就会越来越强大。对于之前还在用“场景回放”进行测试的Waymo来说，Carcraft在自动驾驶的研究中发挥了前所未有的重要作用，甚至对于世界自动驾驶技术来说，Carcraft都具有重要意义。

2019年底，Waymo？宣布收购英国模拟技术公司Latent？逻辑用于帮助Waymo实现更真实的模拟技术，更好地预测和规划自动驾驶。

目前，国内的自动驾驶模拟系统还处于起步阶段。即使是国际上仿真技术比较成熟的公司，在国内的道路场景开发和驾驶员行为仿真方面也不够成熟。从另一个角度来看，这实际上为中国本土公司开发自动驾驶的仿真技术释放了一个很好的机会。期待越来越多像腾讯这样的本土科技企业加入到自动驾驶仿真系统的建设中来，构建中国特色的仿真测试环境，助力成熟的无人驾驶技术早日实现。

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