1.2　汽车自动驾驶仿真测试的发展历程

1.2.1　自动驾驶技术的发展历程

20世纪70年代，西方发达国家开始率先进行汽车自动驾驶的研究。1969年，John McCarthy发表的论文Computer-Controlled Cars中提出了一种基于视频传感器的汽车自动驾驶模型，可以根据人类的指令自动驾驶，完成包括加速、减速和自动导航等功能。1984年，美国国防高级研究计划署（DARPA）与陆军合作，发起自主式地面车辆（ALV）计划。此后，以卡内基梅隆大学为代表的一系列高校开始投身自动驾驶相关技术的开发和验证。21世纪初，自动泊车系统的发展更是推动了人们对自动驾驶技术研究的开展，如丰田、福特、大众、宝马等车企都发布了自己的自动泊车辅助系统，并进一步投身更加高级的自动驾驶功能的开发。

早在2009年美国谷歌公司就开始了关于汽车自动驾驶的研究。2014年，谷歌公司的自动驾驶原型车发布，到2018年年底，已经完成了200万英里（1英里=1 609.344米）的实车测试。紧接着，越来越多的公司加入自动驾驶技术的研究行列，目前，以特斯拉为代表的车企在量产车型中加入了如自动转向、车道保持和避撞等低等级的自动驾驶功能；而随着2017年奥迪A8这样一款配备SAE L3级别自动驾驶技术的量产车型的发布与人工智能的兴起，标志着自动驾驶技术的研发步入新的高潮。

国内汽车自动驾驶的研究起步较晚，与国外相关科技巨头相比，技术水平存在着相当差距。但是随着近年来政府的政策支持、高校和诸多相关企业的集中投入，自动驾驶技术也取得了长足进步：1992年，国防科技大学研发出国产第一台有自动驾驶功能的汽车；2011年，国防科技大学与一汽集团合作研发汽车自动驾驶，完成了286千米的实车高速测试。2015年，宇通集团完成了全球首例自动驾驶大型客车的开放道路实车测试。百度公司从2013年开始自动驾驶技术的研发，于2015年完成了部分典型场景的实车测试；到2018年，百度推出了和厦门金龙公司合作研发生产的全球首款SAE L4级别的自动驾驶量产巴士。众多高科技公司的加入，有力地推动了国内自动驾驶行业的发展。

此外，随着5G等先进通信技术的长足进展，车路协同越来越成为自动驾驶落地的关键技术。2018年，清华大学研制的车路协同汽车自动驾驶正式获得福建省汽车自动驾驶测试牌照；同年，以百度、阿里和腾讯为代表的高科技公司纷纷布局车路协同技术，给自动驾驶技术和产业的发展注入了新的活力。

Waymo的汽车自动驾驶如图1-2所示。

图1-2　Waymo的汽车自动驾驶

图片来源：Waymo Safety Report: on the road to fully self-driving。

1.2.2　自动驾驶仿真的发展历程

随着自动驾驶技术的飞速发展，如何进行科学的测试和评价成为研究中的难点。常用的方法就是使用真实道路进行测试，或者以封闭测试场进行测试替代，然而这些方法存在危险性或者低效性等一系列问题，所以，基于计算机仿真平台进行测试和基于虚实结合系统的测试方法成为新的选择[5]。一般地，基于计算机仿真平台进行测试的基本思路是：通过对交通环境中静态元素和动态元素的仿真来测试和评价自动驾驶模型的性能。2016年7月，英国华威大学公布了一款用于测试汽车自动驾驶的虚拟系统，可以实现对机动车、交通灯、行人等道路场景的模拟。2017年，微软升级了其AirSim开源仿真平台，基于游戏虚拟引擎来实现汽车模拟器和3D现实环境的模拟。此后，多种仿真平台纷纷面世。集中而言，其具有自动驾驶测试中的低成本和安全可控等优势。

自动驾驶虚拟仿真系统和道路测试参见图1-3。

图1-3　自动驾驶虚拟仿真系统和道路测试

图片来源：Waymo Safety Report: on the road to fully self-driving。

针对实车测试和仿真模拟的缺点，研究者开发了将虚拟平台和真实平台结合的基于虚实系统的测试方法，例如美国密歇根大学开发的增强现实测试平台，汽车自动驾驶在真实世界中的运行状态通过路测设备传输到增强现实测试平台，同时，增强现实测试平台上虚拟车辆的运行状态也被同步传输给汽车自动驾驶控制台。为了解决真实道路路测数据不足的问题，百度提出了一套基于真实数据生成虚拟数据的方法[6]。研究人员输入真实道路驾驶的视频数据，进行处理后根据合成的道路背景和车辆轨迹等图像生成视频数据，在一定程度上可以解决真实驾驶数据不足的问题。