【導(dǎo)讀】如今，得益于高級(jí)圖形處理技術(shù)的發(fā)展，各類仿真平臺(tái)可以模擬出實(shí)際生活中的各種交通場(chǎng)景，并且可以根據(jù)測(cè)試需求對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。通過(guò)虛擬測(cè)試，避免了將人類測(cè)試員處于潛在的危險(xiǎn)當(dāng)中。強(qiáng)大的虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境被認(rèn)為是一種非常有效的工具，它在現(xiàn)實(shí)世界中的最終目的是安全行為的測(cè)試。隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的不斷發(fā)展與應(yīng)用，它在無(wú)人駕駛車輛測(cè)試系統(tǒng)的完善方面提供了極大的幫助。

無(wú)人駕駛車輛測(cè)試是無(wú)人駕駛車輛上路前的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，實(shí)車測(cè)試需要消耗大量的人力、物力、財(cái)力及時(shí)間。虛擬仿真測(cè)試技術(shù)可以有效減少消耗、提高效率。虛擬測(cè)試可以隨時(shí)應(yīng)用于無(wú)人駕駛車輛系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的全過(guò)程，能夠完成實(shí)車測(cè)試不能完成的極限工況，能夠率先發(fā)現(xiàn)技術(shù)性問(wèn)題，它的安全性、方便性及快速性是實(shí)車測(cè)試無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。



無(wú)人駕駛車輛上路需要進(jìn)行上百萬(wàn)英里的測(cè)試驗(yàn)證它是否比人類駕駛更加安全。然而在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，完成上百萬(wàn)英里的實(shí)測(cè)需要很長(zhǎng)時(shí)間，并會(huì)消耗大量的人力、物力和財(cái)力，這幾乎是不可能完成的。在絕大多數(shù)情況下，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的搭建極具挑戰(zhàn)性，并且其創(chuàng)建、復(fù)制和迭代的成本很高。而虛擬現(xiàn)實(shí)提供了環(huán)境條件，它通過(guò)采集真實(shí)世界道路的數(shù)據(jù)搭建出虛擬仿真道路。在虛擬測(cè)試中，通過(guò)圖形處理器（graphics processing unit，GPU）生成傳感器數(shù)據(jù)，然后反哺到平臺(tái)上進(jìn)行模擬測(cè)試。通過(guò)上百萬(wàn)英里的虛擬測(cè)試定制出的場(chǎng)景和極端案例不但可以提高算法的魯棒性，還可以減少研發(fā)成本。

在觀察無(wú)人駕駛車輛對(duì)真實(shí)交通場(chǎng)景的反應(yīng)時(shí)，有可能會(huì)產(chǎn)生各種危險(xiǎn)；而在虛擬環(huán)境中，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練與測(cè)試，能讓無(wú)人駕駛車輛變得更加安全，并使該技術(shù)更加完善。由于出行工具的安全性是人們首要考慮的因素，無(wú)人駕駛車輛在研發(fā)過(guò)程中需要針對(duì)各種環(huán)境條件進(jìn)行不斷地測(cè)試，以驗(yàn)證無(wú)人駕駛車輛技術(shù)，從而確保其安全程度高于人類駕駛員的操作。

在某些情況下，無(wú)人駕駛車輛技術(shù)不僅要在實(shí)際道路上進(jìn)行實(shí)車測(cè)試，還要在虛擬道路上進(jìn)行虛擬仿真測(cè)試。其中，虛擬測(cè)試也是積累無(wú)人駕駛車輛測(cè)試?yán)锍痰闹匾侄沃弧?br />
虛擬環(huán)境具有在短時(shí)間內(nèi)對(duì)多種路況進(jìn)行再現(xiàn)的能力，它可以對(duì)某些實(shí)際道路中無(wú)法測(cè)試的場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)試，如在危險(xiǎn)、不常見(jiàn)的和極端天氣條件下等，這些場(chǎng)景彌補(bǔ)了實(shí)測(cè)中場(chǎng)景較難實(shí)現(xiàn)的缺點(diǎn)。由于可以使虛擬車輛長(zhǎng)時(shí)間不間斷地進(jìn)行測(cè)試，并且可對(duì)某一虛擬場(chǎng)景進(jìn)行重復(fù)測(cè)試，虛擬測(cè)試比在實(shí)際道路中的測(cè)試速度快且效率更高。

如今，得益于高級(jí)圖形處理技術(shù)的發(fā)展，各類仿真平臺(tái)可以模擬出實(shí)際生活中的各種交通場(chǎng)景，并且可以根據(jù)測(cè)試需求對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。通過(guò)虛擬測(cè)試，避免了將人類測(cè)試員處于潛在的危險(xiǎn)當(dāng)中。強(qiáng)大的虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境被認(rèn)為是一種非常有效的工具，它在現(xiàn)實(shí)世界中的最終目的是安全行為的測(cè)試。隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的不斷發(fā)展與應(yīng)用，它在無(wú)人駕駛車輛測(cè)試系統(tǒng)的完善方面提供了極大的幫助。

1、無(wú)人駕駛車輛虛擬測(cè)試技術(shù)

基于物理的仿真平臺(tái)

PreScan是由 TASS International 公司開(kāi)發(fā)的一款基于物理世界的專業(yè)模擬仿真軟件平臺(tái)，其作用是對(duì)無(wú)人駕駛車輛和其他車輛的功能進(jìn)行評(píng)估。PreScan 具有測(cè)試高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（advanced driver assistance system，ADAS）和車對(duì)外界的信息交換（vehicle to everything，V2X）的功能，不但可以對(duì)無(wú)人駕駛車輛深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練與驗(yàn)證，還可以將基于模型的控制器設(shè)計(jì)用于軟件在環(huán)（software in the loop，SIL）和硬件在環(huán)（hardware in the loop，HIL）系統(tǒng)的實(shí)時(shí)測(cè)試中。

北京理工大學(xué)田賡將PreScan應(yīng)用于驗(yàn)證無(wú)人駕駛車輛的仿生換道決策模型。在基于PreScan搭建的虛擬城市道路環(huán)境下的虛擬仿真平臺(tái)上，進(jìn)行閉環(huán)隨機(jī)場(chǎng)景的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證其相對(duì)距離換道執(zhí)行階段的行為決策是否符合人類駕駛員在換道過(guò)程中的駕駛行為。基于PreScan還可以創(chuàng)建各種各樣的交通場(chǎng)景，并能輕松地與 Matlab/Simulink進(jìn)行聯(lián)合仿真。北京理工大學(xué)的宋威龍使用 Prescan 和 Matlab/Simulink 進(jìn)行交叉口聯(lián)合仿真，驗(yàn)證基于車輛行為交互的兩階段智能車輛交叉口行為決策方法。長(zhǎng)安汽車全球研發(fā)中心開(kāi)發(fā)了一種虛擬測(cè)試系統(tǒng)，用于在實(shí)驗(yàn)室中評(píng)估車道偏離警報(bào)系統(tǒng)（lane departure warning system，LDWS）的預(yù)警性能，該系統(tǒng)中測(cè)試場(chǎng)景的動(dòng)畫是在虛擬現(xiàn)實(shí)軟件中創(chuàng)建并實(shí)時(shí)更新的，不需要在真實(shí)的車輛中測(cè)試或收集數(shù)據(jù)。將待評(píng)估的 LDWS攝像頭進(jìn)行校準(zhǔn)，通過(guò)捕捉真實(shí)車輛測(cè)試中的動(dòng)畫，模擬出相應(yīng)的動(dòng)作。該系統(tǒng)可以通過(guò)控制器局域網(wǎng)絡(luò)（controller area network，CAN）總線與LDWS控制器通信，發(fā)送車輛相關(guān)信息，同時(shí)接收 LDWS狀態(tài)和預(yù)警信號(hào)；還可以容易地模擬出真實(shí)車輛測(cè)試的各個(gè)環(huán)節(jié)。PreScan還可以創(chuàng)建各種場(chǎng)景，相比實(shí)車測(cè)試來(lái)說(shuō)，成本降低。通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，使問(wèn)題的查找和重現(xiàn)變得更加容易，并提供了更多目標(biāo)來(lái)進(jìn)行比較和評(píng)估。因此，在一些重要場(chǎng)景中，可以避免實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的危險(xiǎn)。吉林大學(xué)王楠等將 Carsim 動(dòng)態(tài)模型與PreScan中的仿真車輛相結(jié)合，并基于PreScan建立的仿真場(chǎng)景，對(duì)所提出的自適應(yīng)巡航控制（adaptive cruise control，ACC）系統(tǒng)的劃分方法和控制算法在典型工況及前車等復(fù)雜工況下的適應(yīng)性進(jìn)行了驗(yàn)證，同時(shí)建立了相應(yīng)的 Simulink/PrsScan/Carsim聯(lián)合仿真。北京理工大學(xué)謝兼明等利用了人工驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)和曲線道路參數(shù)，在 Prescan 模擬環(huán)境中對(duì)智能車輛的個(gè)性化曲線驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行訓(xùn)練并仿真。仿真結(jié)果表明，無(wú)人駕駛車輛模型可以像人類駕駛員一樣平穩(wěn)地通過(guò)曲線。

PanoSim是一款集汽車三維行駛環(huán)境模型、汽車行駛交通模型、復(fù)雜車輛動(dòng)力學(xué)模型、車載環(huán)境傳感模型（相機(jī)和雷達(dá)）、無(wú)線通信模型、GPS與數(shù)字地圖模型、Matlab/Simulink仿真環(huán)境自動(dòng)生成工具箱、圖形與動(dòng)畫后處理工具等于一體的大型模擬仿真軟件平臺(tái)。Panosim也是基于物理建模，用來(lái)支持高效、高精度的數(shù)字仿真環(huán)境下，汽車動(dòng)力學(xué)與性能、汽車電子控制系統(tǒng)、智能輔助駕駛與主動(dòng)安全系統(tǒng)、環(huán)境傳感與感知、無(wú)人駕駛車輛等技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)、測(cè)試和驗(yàn)證。吉林大學(xué)孫博華等選用 dSpace 系統(tǒng)作為實(shí)時(shí)仿真模型處理器，根據(jù)油門踏板、制動(dòng)踏板和 Senso Wheel 力矩方向盤的狀態(tài)，實(shí)時(shí)采集真實(shí)駕駛員的操縱信息，實(shí)時(shí)運(yùn)行PanoSim軟件模型，可以得到與主車及交通車輛相關(guān)的狀態(tài)信息；在面向汽車智能化仿真的雷達(dá)模擬研究中，實(shí)現(xiàn)了將所提出的車載雷達(dá)模型在虛擬仿真環(huán)境平臺(tái)PanoSim的集成，然后，在Simulink平臺(tái)上搭建了基于雷達(dá)探測(cè)的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)，其應(yīng)用實(shí)例驗(yàn)證了模型集成后的運(yùn)行情況。作為虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，PanoSim 配合實(shí)時(shí)仿真處理器dSPACE DS1006 搭建出駕駛在環(huán)智能仿真平臺(tái)。該平臺(tái)可對(duì)駕駛員的駕駛風(fēng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并對(duì)其進(jìn)行分類和識(shí)別。

Gazebo平臺(tái)具備在復(fù)雜室內(nèi)外環(huán)境中準(zhǔn)確有效地模擬訓(xùn)練機(jī)器人的能力，一般結(jié)合機(jī)器人操作系統(tǒng) ROS（robot operating system）來(lái)進(jìn)行測(cè)試。西安交通大學(xué)的陳宇用 Gazebo作為物理模型來(lái)評(píng)估模擬平臺(tái)的有效性，并驗(yàn)證其對(duì)無(wú)人駕駛車輛開(kāi)發(fā)的適用性；Gupta用 Gazebo 來(lái)模擬真實(shí)車輛的行為，并驗(yàn)證了開(kāi)發(fā)的遠(yuǎn)程導(dǎo)航智能架構(gòu)的精確性；Nugraha通過(guò) Gazebo 使無(wú)人駕駛車輛實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的策略跟蹤。

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練無(wú)人駕駛車輛技術(shù)的應(yīng)用

TORCS（The Open Racing Car Simulator）可以作為仿真器，支持 Windows和 Linux，用 C和 C++編寫出 50 種車輛和 20 條賽道，釋放在 GPL（general public license）協(xié)議下，可以用深度學(xué)習(xí)框架 Keras和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法DDPG去訓(xùn)練TORCS汽車。通過(guò)進(jìn)化計(jì)算來(lái)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning，RL）任務(wù)中，其中 TORCS中有超過(guò) 100萬(wàn)個(gè)加權(quán)的網(wǎng)絡(luò)被演變?yōu)橘惖郎像{駛員視角的視頻圖像，并成功發(fā)展出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。還可以通過(guò)深度確定性策略梯度實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛車輛的算法。在一個(gè)穩(wěn)定而熟悉的環(huán)境中，車輛可以學(xué)習(xí)駕駛政策，這是有效和可靠的；然后利用人工勢(shì)場(chǎng)設(shè)計(jì)避碰算法和路徑跟蹤方法。在大多數(shù)情況下，將基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和安全控制的組合用于 TORCS 汽車上進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)果表現(xiàn)良好。

在 GTAV（Grand Theft Auto V）中，通過(guò)模擬真實(shí)世界來(lái)建立逼真的道路環(huán)境，其中包含不同行駛狀態(tài)的車輛，以此來(lái)訓(xùn)練、測(cè)試和提升深度學(xué)習(xí)。在GTAV中較容易生成高速公路駕駛的虛擬圖像，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)前方車輛、車道標(biāo)志等物體的追蹤以及駕駛員角度的同步跟隨。

KITTI 數(shù)據(jù)集由德國(guó)卡爾斯魯厄理工學(xué)院和豐田美國(guó)技術(shù)研究院聯(lián)合創(chuàng)辦，是主流的無(wú)人駕駛車輛測(cè)試場(chǎng)景下的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集用于評(píng)測(cè)立體照片、光流、視覺(jué)里程、三維目標(biāo)檢測(cè)、三維目標(biāo)追蹤和同步定位與建圖（simultaneous localization and mapping，SLAM）等計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在車載環(huán)境下的性能，包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場(chǎng)景采集的真實(shí)圖像數(shù)據(jù)。Naghavi提出了一種無(wú)人駕駛車輛圖像中目標(biāo)的綜合實(shí)時(shí)檢測(cè)算法，該算法在KITTI測(cè)試集上以38frame/s的速度執(zhí)行，驗(yàn)證了該算法下的無(wú)人駕駛車輛在KITTI數(shù)據(jù)集場(chǎng)景中的適用性。Prabhakar利用圖像數(shù)據(jù)集在虛擬環(huán)境下訓(xùn)練的基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，對(duì)車輛、道路障礙物、行人和動(dòng)物等進(jìn)行檢測(cè)和分類。在 KITTI 數(shù)據(jù)集印度道路圖像的檢測(cè)結(jié)果表明：該系統(tǒng)對(duì)物體的形狀和視野以及不同的光照和氣候條件具有不變的性能。Chacra在 KITTI數(shù)據(jù)集上測(cè)試了他提出的一種基于街景圖像的道路分割算法，并將其與當(dāng)前的技術(shù)水平進(jìn)行了比較。

Udacity通過(guò)開(kāi)源協(xié)議授權(quán)公開(kāi)了它的無(wú)人駕駛車輛模擬器，任何人都可以利用此模擬器的資源，載入軟件內(nèi)置場(chǎng)景或創(chuàng)建自己的虛擬測(cè)試路線。該模擬器支持利用深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛車輛，可以在 Linux、Mac OS 和 Windows 環(huán)境中應(yīng)用。國(guó)際汽車工程師協(xié)會(huì)（Society of Automotive Engineer，SAE）的工程師與在線網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)優(yōu)達(dá)學(xué)城（Udacity）的國(guó)際學(xué)生組成的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了合作，該團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)是通過(guò)端到端的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為車輛提供方向盤、剎車和油門的實(shí)時(shí)控制，測(cè)試和使用了多種架構(gòu)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)修改 Udacity駕駛模擬器來(lái)收集數(shù)據(jù)并開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型，這些模型在該團(tuán)隊(duì)電腦 GPU 上實(shí)現(xiàn)，在 Udacity 模擬器中重新創(chuàng)建 Thunderhill 賽道里訓(xùn)練，并開(kāi)發(fā)了基于 Keras 和 Tensorflow 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)算法使用單目攝像頭預(yù)測(cè)汽車轉(zhuǎn)向角度，結(jié)果表明，在較短的工程開(kāi)發(fā)時(shí)間內(nèi)，使用單目攝像頭可以在有限的范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)車輛的指揮和控制。Yang利用對(duì)公開(kāi)的 Udacity數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了一個(gè)多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，框架生成的模型能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)向角和速度值，進(jìn)一步改進(jìn)了數(shù)據(jù)，解決了實(shí)際道路實(shí)驗(yàn)中誤差累積的問(wèn)題。北京大學(xué)遲祿通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，找出了適合僅依靠車載攝像頭來(lái)預(yù)測(cè)方向盤的實(shí)時(shí)最優(yōu)操控角度的深度學(xué)習(xí)模型，該模型在 Udacity 無(wú)人駕駛車輛數(shù)據(jù)集上精度較高。

Comma.ai是用于無(wú)人駕駛車輛的人工智能，是基于一種通過(guò)模擬道路上未來(lái)事件來(lái)學(xué)習(xí)克隆駕駛員行為和計(jì)劃?rùn)C(jī)動(dòng)的智能體，其帶有視頻和傳感器的駕駛數(shù)據(jù)集，如車速、轉(zhuǎn)向角等。Chen提出了一種無(wú)人駕駛車輛保持車道的端到端學(xué)習(xí)方法，該方法能夠根據(jù)前置攝像頭捕獲的圖像幀數(shù)自動(dòng)生成合適的轉(zhuǎn)向角，Chen 使用 comma.ai 數(shù)據(jù)集對(duì) CNN 模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估，包含在道路上行駛時(shí)采集的前視圖圖像幀和獲取的轉(zhuǎn)向角數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能較準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)車輛的轉(zhuǎn)向。

平行駕駛應(yīng)用于無(wú)人駕駛車輛虛擬測(cè)試

平行系統(tǒng)是中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所王飛躍于 2004 年提出的，該系統(tǒng)設(shè)想用一種適合復(fù)雜系統(tǒng)的計(jì)算理論方法來(lái)解決社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中關(guān)于計(jì)算的重要問(wèn)題，其主要思想是利用大規(guī)模的計(jì)算模擬、預(yù)測(cè)和歸納來(lái)引導(dǎo)復(fù)雜系統(tǒng)現(xiàn)象，通過(guò)整合人工系統(tǒng)、計(jì)算實(shí)驗(yàn)和平行系統(tǒng)等方法，形成新的計(jì)算研究體系。

平行系統(tǒng)是由一個(gè)真實(shí)的自然存在的實(shí)際系統(tǒng)和一個(gè)或多個(gè)與之相應(yīng)的虛擬或理想化的人工系統(tǒng)共同組成的系統(tǒng)。平行機(jī)器人是物理機(jī)器人、軟件機(jī)器人、仿真系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、廣義的人工智能技術(shù)等交叉融合于一體的機(jī)器人控制與管理系統(tǒng)。在平行系統(tǒng)中，所使用的技術(shù)手段稱為ACP（Artificial systems Computational experiments Parallel execution）方法，其中 A 指人工系統(tǒng)，它構(gòu)建了類似于真實(shí)系統(tǒng)的人工系統(tǒng)；C指計(jì)算實(shí)驗(yàn)，即利用當(dāng)前高效、魯棒的人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法來(lái)求解和分析所提出并構(gòu)建的不同數(shù)學(xué)問(wèn)題；P指平行執(zhí)行，其中真實(shí)系統(tǒng)由人工系統(tǒng)引導(dǎo)，同時(shí)也可以改進(jìn)并提升人工系統(tǒng)。中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所白天翔通過(guò)使用處理復(fù)雜系統(tǒng)的 ACP平行系統(tǒng)方法來(lái)解決無(wú)人駕駛車輛系統(tǒng)面臨的問(wèn)題，即將平行理論與機(jī)器人的結(jié)合——平行機(jī)器人方法，應(yīng)用于無(wú)人車中形成平行無(wú)人系統(tǒng)，連通物理、網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)空間，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)推進(jìn)優(yōu)化訓(xùn)練，以此走向系統(tǒng)化應(yīng)用。平行學(xué)習(xí)方法越來(lái)越多地應(yīng)用于虛擬場(chǎng)景生成和無(wú)人駕駛車輛智能測(cè)試中。

CPSS 是由物理系統(tǒng)（physical system）、包括人的社會(huì)系統(tǒng)（social system）、連接二者的信息系統(tǒng)（Cyber system）所共同構(gòu)成的一類復(fù)雜系統(tǒng)，它通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)之間的連接，通過(guò)社會(huì)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)社會(huì)系統(tǒng)和信息系統(tǒng)之間的連接，于是“社會(huì)+物理系統(tǒng)”就能夠“等價(jià)地”映射到信息系統(tǒng)中。CPSS是指在以后的開(kāi)車過(guò)程中，不僅僅局限在物理世界，還可以將物理世界中的汽車、公路分別與軟件定義的汽車、公路在平行系統(tǒng)中結(jié)合起來(lái)。

在 IEEE IV 2018 On-Road Demonstration 國(guó)際智能車聯(lián)合道路演示的比賽中，來(lái)自中山大學(xué)、加拿大滑鐵盧大學(xué)等高校以及鶴山東風(fēng)汽車等公司的無(wú)人駕駛車輛全部接入了平行駕駛3.1系統(tǒng)。這些無(wú)人駕駛車輛分別在一般交通場(chǎng)景響應(yīng)式接管演示（正常接管）、緊急交通場(chǎng)景主動(dòng)式接管演示（緊急接管）、主動(dòng)避障功能演示和中心駕駛員實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè) 4個(gè)場(chǎng)景下，利用平行駕駛3.1系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了更安全的無(wú)人駕駛，這一系列的操作只需要一個(gè)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程駕駛員。

平行駕駛將有人駕駛與無(wú)人駕駛結(jié)合起來(lái)，其核心就是王飛躍提出的具有當(dāng)?shù)睾?jiǎn)單（local simple）、遠(yuǎn)程復(fù)雜（remote complex）特性的“基于代理的網(wǎng)絡(luò)控制”。平行駕駛是一套能夠獲得感知極限內(nèi)和以外情況下的場(chǎng)景及相關(guān)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，它通過(guò)大量算法與算例分析并評(píng)估行駛決策、并將知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)分享給系統(tǒng)中的所有車輛。它依靠具有感知、傳輸與決策能力的單個(gè)車輛，以及后臺(tái)功能全面的 GPU 等設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算，使得車輛本身具有根據(jù)環(huán)境變化調(diào)整自身行為的能力，只有出現(xiàn)預(yù)警時(shí)，才需要人為地來(lái)接管。在平行駕駛的過(guò)程中，通過(guò)物理傳感器能夠獲得關(guān)于路況、車輛服務(wù)、車輛狀態(tài)的數(shù)據(jù)信息。將這些從物理世界獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，通過(guò)計(jì)算實(shí)驗(yàn)的方式，擴(kuò)展成大數(shù)據(jù)，再用智能方法如機(jī)器學(xué)習(xí)等把這些大數(shù)據(jù)提煉成針對(duì)具體問(wèn)題、具體服務(wù)的小知識(shí)、小規(guī)則和小智能。換句話說(shuō)，就是具體任務(wù)的精準(zhǔn)知識(shí)，完成出行的智能控制與管理，讓出行變得安全、舒適、敏捷和智能。

計(jì)算實(shí)驗(yàn)是平行駕駛獨(dú)有的虛擬測(cè)試方法，它在人工系統(tǒng)和真實(shí)系統(tǒng) 2個(gè)維度中同時(shí)進(jìn)行，目的是讓計(jì)算機(jī)越來(lái)越智能。計(jì)算實(shí)驗(yàn)在實(shí)際系統(tǒng)中主要通過(guò)對(duì)過(guò)去和當(dāng)前的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，獲得能夠指導(dǎo)實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行的知識(shí)；而在人工系統(tǒng)中則主要通過(guò)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)和引導(dǎo)學(xué)習(xí)來(lái)獲取未來(lái)的或未經(jīng)歷過(guò)的知識(shí)，從而使得平行系統(tǒng)更加完善。

2、無(wú)人駕駛車輛虛擬測(cè)試技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

無(wú)人駕駛車輛的虛擬測(cè)試平臺(tái)越來(lái)越多，它們可以按照實(shí)際需要提供相應(yīng)的場(chǎng)景，且可以快速實(shí)現(xiàn)。所建立的虛擬場(chǎng)景不再是真實(shí)場(chǎng)景的簡(jiǎn)化，其紋理圖案輪廓越來(lái)越細(xì)膩，更貼近真實(shí)道路，可為虛擬測(cè)試提供更多的選擇。在無(wú)人駕駛車輛實(shí)現(xiàn)SAE 設(shè)立的 L5 級(jí)道路上，虛擬測(cè)試已經(jīng)成為路測(cè)的一個(gè)有益的補(bǔ)充。這使得越來(lái)越多的公司及高校開(kāi)始相信和重視虛擬測(cè)試。

隨著虛擬場(chǎng)景創(chuàng)建速度的提高，其復(fù)雜度也會(huì)隨之增加，而不僅是進(jìn)行某些功能的驗(yàn)證。虛擬測(cè)試因?yàn)椴皇芊忾]場(chǎng)地的影響，可在開(kāi)發(fā)初期進(jìn)行測(cè)試，過(guò)程中不存在測(cè)試安全性問(wèn)題。并且隨著仿真精度的提高，測(cè)試效率也隨之提高。

與無(wú)人駕駛車輛相關(guān)的平臺(tái)不斷推陳出新。例如，英偉達(dá)公司的開(kāi)放式無(wú)人駕駛車輛平臺(tái)NVIDIA DRIVE，英特爾公司的全球首個(gè)將應(yīng)用 5G技術(shù)的無(wú)人駕駛車輛平臺(tái)IntelGo，百度公司的開(kāi)發(fā)式的無(wú)人駕駛車輛平臺(tái) Apollo，西門子股份公司的無(wú)人駕駛車輛平臺(tái) DRS360，偉世通公司無(wú)人駕駛車輛開(kāi)發(fā)平臺(tái) DriveCore™，恩智浦半導(dǎo)體公司無(wú)人駕駛車輛平臺(tái)BlueBox和Automated Drive Kit，禾多科技（北京）有限公司軒轅平臺(tái)和三星集團(tuán)無(wú)人駕駛車輛平臺(tái) DRVLINE，這些不同類型的平臺(tái)皆為加速無(wú)人駕駛車輛開(kāi)發(fā)的有利工具。

在無(wú)人駕駛車輛技術(shù)成熟的過(guò)程中，虛擬測(cè)試相比于實(shí)車測(cè)試來(lái)說(shuō)，縮短了測(cè)試時(shí)間，降低了人力、物力、財(cái)力，彌補(bǔ)了實(shí)測(cè)中場(chǎng)景較難實(shí)現(xiàn)的缺點(diǎn)，對(duì)該技術(shù)提供了巨大的幫助。無(wú)人駕駛車輛虛擬測(cè)試技術(shù)是無(wú)人駕駛車輛測(cè)試中不可或缺的支持，越來(lái)越多的虛擬測(cè)試平臺(tái)及相關(guān)技術(shù)的出現(xiàn)是對(duì)虛擬測(cè)試的肯定。在開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛車輛系統(tǒng)的過(guò)程中，無(wú)論是前期、中期還是后期，虛擬測(cè)試隨時(shí)可以應(yīng)用，能夠完成實(shí)車測(cè)試不能完成的極限工況，且能夠率先發(fā)現(xiàn)技術(shù)性問(wèn)題，它的安全性、方便性及快速性是實(shí)車測(cè)試無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。