（圖片來源：馬里蘭大學(xué)官網(wǎng)）

蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道，美國馬里蘭大學(xué)（University of Maryland）計算機科學(xué)家Dinesh Manocha與中國百度研究院（Baidu Research）以及香港大學(xué)（University of Hong Kong）的同事合作，研發(fā)了一個極度逼真的仿真系統(tǒng)，用于訓(xùn)練和驗證自動駕駛汽車?，F(xiàn)有系統(tǒng)使用游戲引擎或是具高保真度的計算機圖形以及數(shù)學(xué)建模交通模式來進(jìn)行模擬，與之相比，該新系統(tǒng)可提供更豐富、更真實的模擬。

該新系統(tǒng)名為增強型自動駕駛仿真（AADS），可讓自動駕駛技術(shù)更容易在實驗室內(nèi)進(jìn)行評估，同時確保自動駕駛技術(shù)在投入到昂貴的道路測試之前，足夠可靠、安全。

自動駕駛汽車的一個潛在好處是，其可能比人類駕駛員更加安全，因為人類駕駛員容易分心、疲勞、情緒化，從而導(dǎo)致做出錯誤決定。但是，為了確保安全，自動駕駛汽車必須評估駕駛環(huán)境，并對駕駛環(huán)境做出反應(yīng)。鑒于汽車在道路上可能遇到各種情況，自動駕駛系統(tǒng)需要在極具挑戰(zhàn)性的條件下進(jìn)行數(shù)億英里的試駕，以證明其具有可靠性。

如果在真實道路上完成試駕可能需要幾十年的時間，但是通過計算機仿真系統(tǒng)可以快速、高效、更安全地對自動駕駛系統(tǒng)進(jìn)行初步評估。計算機仿真系統(tǒng)可以準(zhǔn)確地再現(xiàn)真實世界，并對周圍物體的行為進(jìn)行建模。目前，科學(xué)文獻(xiàn)中描述的最先進(jìn)的仿真系統(tǒng)仍在描繪逼真環(huán)境，以及呈現(xiàn)真實世界交通流模式或駕駛員行為方面存在不足。

AADS是一個由數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)，能夠更加準(zhǔn)確地呈現(xiàn)自動駕駛汽車在道路上接收到的信息。自動駕駛汽車依賴感知模塊和導(dǎo)航模塊，感知模塊接收和解釋現(xiàn)實世界的信息，導(dǎo)航模塊基于感知模塊做出決策，例如轉(zhuǎn)向何處，是否要剎車或是加速。

在現(xiàn)實世界中，自動駕駛汽車的感知模塊通常接收攝像頭和激光雷達(dá)傳感器的信息，此類傳感器利用光脈沖測量與周邊物體的距離。在目前的仿真技術(shù)中，感知模塊接收計算機生成的圖像，以及行人、自行車和其他汽車運動模式的模型，是對現(xiàn)實世界一種相對粗糙的呈現(xiàn)，但是由于計算機生成的圖像模型必須由手工生成，因此該過程非常昂貴且耗時。

而AADS系統(tǒng)將照片、視頻和激光雷達(dá)點云（類似于3D形狀效果圖），與行人、自行車和其他車輛的真實軌跡數(shù)據(jù)相結(jié)合，此類軌跡數(shù)據(jù)還能用于預(yù)測道路上其他車輛或行人的駕駛行為和未來位置，以實現(xiàn)安全駕駛。

在使用真實視頻圖像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬時，科學(xué)家們面臨著一個挑戰(zhàn)：每個模擬場景都必須對自動駕駛汽車的運動做出響應(yīng)，即使此類運動并沒有被原始攝像頭或激光雷達(dá)傳感器捕捉到。此外，還必須預(yù)測沒有被照片或視頻捕捉到的任何角度或視點的場景，并恢復(fù)或模擬出來，這也是為什么仿真技術(shù)一直非常依賴計算機生成圖形技術(shù)以及物理預(yù)測技術(shù)的原因。

為了克服該挑戰(zhàn)，研究人員研發(fā)了一項技術(shù)，可以將現(xiàn)實世界街景的各個部分分離開，并將各部分恢復(fù)成單獨的元素，然后再將此類元素重新合成，以創(chuàng)建大量逼真的駕駛場景。

憑借AADS，車輛和行人都可以從一個環(huán)境中拎出來，然后再放置到另一個有合適照明和運動模式的環(huán)境中。此外，可以重建不同交通水平的道路，每個場景的多個視角都可以在車輛變道和轉(zhuǎn)彎過程中提供更加逼真的視角。此外，與其他視頻仿真技術(shù)相比，先進(jìn)的圖像處理技術(shù)可實現(xiàn)平滑轉(zhuǎn)換，減少失真。而且還可利用圖像處理技術(shù)提取行人、自行車和其他車輛的軌跡，模擬駕駛員行為。

美國馬里蘭大學(xué)計算機科學(xué)家Dinesh Manocha表示：“因為我們使用的是有關(guān)現(xiàn)實世界的視頻以及現(xiàn)實世界中行人、自行車和其他車輛的動作，因而與以前的方法相比，我們的感知模塊擁有的信息更準(zhǔn)確。而且，由于該模擬器的真實性非常高，我們能夠更好的評估自動駕駛系統(tǒng)的駕駛策略?！?/p>

 

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