在高等級自動駕駛開發中，仿真測試的重要性越發顯現。2020-2021年，無論是國外還是國內企業，都在加緊自動駕駛仿真領域的布局。

國外仿真巨頭致力打造閉環仿真平臺，構建行業壁壘

從工業仿真向自動駕駛仿真這一細分市場挺進的過程中，Ansys、西門子等巨頭通過不斷的收購、合作和技術開發，對自動駕駛仿真的各個模塊進行補齊短板，強化仿真平臺閉環，構建行業壁壘。目前，國外頭部企業的布局已涵蓋到80%以上仿真板塊，并正在持續更新。

2020-2021年，國外頭部仿真企業更新優化的板塊主要有：

01

支持攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等更多傳感器模型

Ansys：增加攝像頭、激光雷達和毫米波雷達的統一仿真

2020年2月，Ansys與FLIR System達成合作，在其駕駛模擬器中加入FLIR的熱傳感器，以實現對熱攝像頭設計的建模、測試和驗證，優化基于熱攝像頭的AEB、行人檢測等功能。

2021年1月，Ansys在最新發布的2021 R1版本中新增以下功能：新增Sensor Viewer，可以幫助實現傳感器探測真值信息的3D可視化輸出；新增Ansys VRX Sensor Simulator模塊，可以直接在Ansys VRX Driving Simulator平臺實現攝像頭，激光雷達和毫米波雷達仿真；最新集成的全物理毫米波雷達GPU加速仿真幫助加速仿真實現。

西門子：增強激光雷達仿真

2020年9月，西門子與固態激光雷達供應商XenomatiX合作，在其仿真軟件Prescan中增加了一個通用的、基于物理的激光雷達仿真模型，通過和XenomatiX的實際路測數據對比，實現仿真模型的微調與優化。

目前西門子Prescan平臺的激光雷達模型，已能夠精確描述材料的所有光學特性，包括表面形狀、反射特性、材質屬性、結構。

CARLA：升級LIDAR傳感器

2020年9月，CARLA發布的0.9.10版本，對激光雷達傳感器進行升級，全新的基于語義的LIDAR傳感器可提供有關周圍環境的更多信息。

02

擴展云端仿真

云計算能力可以支持大規模仿真構建，覆蓋海量駕駛場景，實現高并發運行測試，加快仿真運行速度。因此云端大規模并行加速是自動駕駛仿真測試平臺必備核心能力之一。目前，自動駕駛行業普遍選擇微軟Azure作為云端仿真合作伙伴。

例如：

2020年10月，Ansys通過與微軟合作，將Ansys VRXPERIENCE在Azure上運行，提高可擴展性，為雙方客戶提供云端自動駕駛汽車仿真功能。

2020年12月，AirSim版本更新，增加AirSim在Azure上的開發環境部署文檔，支持云端仿真。

此外，西門子PreScan實現了跟微軟Azure、亞馬遜AWS的兼容，以及國內一些云服務商、云平臺的兼容。

03

聯合仿真成為重點發展方向

不同的仿真平臺在仿真模塊上側重點不同，比如有專注于車輛動力學仿真的Carsim、CarMaker、VI-Grade、VeDYNA等，專注于交通流仿真的Vissim、SUMO等。2020-2021年，越來越多方案商開放軟件接口，和其他解決方案進行聯合仿真。

2020年1月，Prescan發布的新版本中支持大規模交通流的生成，該功能由Aimsun插件和PTV Vissim插件提供支持。其中Aimsun插件可以支持同步Aimsun的微觀交通原始場景；Vissim插件可以在TASS PreScan軟件和PTV Vissim軟件之間進行協同仿真和數據傳輸。

2020年4月，CARLA發布的0.9.9版本，可實現和SUMO的協同仿真，在該模式下，一個模擬器中發生的動作或事件會自動傳播到另一個模擬器中。

2020年12月，CARLA發布的0.9.11，可實現和CarSim的協同仿真，使用戶能夠創建CarSim車輛，并控制包括懸架系統、輪胎等在內的數十個參數。

2021年1月，Mechanical Simulation 發布 的CarSim 2021.0版本，一大亮點就是擴展第三方軟件支持。未來其將繼續開放與Epic Games、NVIDIA、atlatec、Foretellix、monoDrive、Siemens和CARLA等技術合作伙伴的第三方軟件接口。

國內企業從場景入手，拿下自動駕駛仿真門票

自動駕駛系統能處理的場景覆蓋范圍越大，自動駕駛汽車可行駛的區域就越廣。隨著自動駕駛功能升級，從L1→L4/L5的升級迭代過程中，需要測試與驗證的場景數量呈幾何級增加，場景庫的搭建成為仿真產業鏈中至關重要的一環。

目前，國內騰訊、中汽中心、中國汽研、百度、51World等公司均建立了自己的自動駕駛仿真場景庫。

騰訊：可覆蓋99%以上自動駕駛汽車模擬場景

基于強大的游戲引擎能力，騰訊自動駕駛仿真平臺TAD Sim在場景的真實度和精度上表現優秀。其次，其場景生成系統能夠基于2000類邏輯場景衍生出2000萬個虛擬場景，覆蓋99%以上的自動駕駛汽車模擬場景。

2020年6月，騰訊發布TAD Sim2.0版本。在場景層面，與1.0相比，新版本打破了真實數據和虛擬數據間的壁壘，用戶可根據自動駕駛測試的需求，結合路采的交通流數據，形成虛實一體的測試場景。

但騰訊不會停留于自動駕駛，其更深一步的布局是：進一步開放自身的能力，構建虛擬孿生城市，助力智慧城市和智慧交通。具體的做法是，將其游戲技術、云技術、仿真技術融合起來，打造一個虛擬孿生平臺，實現真實世界和虛擬世界的映射，并在虛擬世界自我學習和更新，未來還將實現迭代、預測、決策等能力。

中汽中心：增加AD Scenario場景生成器，擴大內置場景庫至4千個

中汽中心自研仿真平臺AD Chauffeur內置場景庫涵蓋自然駕駛場景、標準法規場景、CIDAS危險事故場景以及經驗重組場景等。

2020年9月，中汽中心發布的AD Chauffeur 2.0版本中，加入AD Scenario場景生成器，可以解決場景構建、多源數據格式轉化OpenSCENARIO、邏輯場景拼接及重組等行業斷點問題，為場景生成提供重要支撐。同時，其擴大內置場景庫至4千個，滿足用戶開箱即用的需求。

中國汽研：新增典型事故場景、自動駕駛事故場景、預期功能安全場景

2020年12月，中國汽研發布“i-VISTA中國典型駕駛場景庫V3.0”，在上一版本的自然駕駛場景、標準法規場景、經驗場景及少量事故場景基礎上，新增了典型事故場景、自動駕駛事故場景、預期功能安全場景，支持自動駕駛仿真測試評價，可應用于MIL、SIL、HIL等仿真系統。

圖：中國汽研i-VISTA中國典型駕駛場景庫V3.0

除了上述企業，百度依托Apollo技術優勢建立了仿真場景庫；51World發布的“城市級全要素場景自動化平臺AES2021”在場景覆蓋度和精度上實現提升。

總體來看，中國目前在場景庫建設上仍處于各自為戰的局面，面臨著場景數據不一致，自動駕駛仿真測試評價、認證體系難以建立等難題。因此場景庫的標準設立也成為目前仿真領域關注點之一。

原文標題：自動駕駛仿真研究：國外巨頭打造閉環仿真平臺，國內企業側重場景庫建設

文章出處：【微信公眾號：佐思汽車研究】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

責任編輯：haq