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自動駕駛和智慧交通有它會更好

2022-01-08 19:03:52·  來源：智車科技  
　
人類歷史上一切交通工具的進(jìn)化都是為了提升移動效率。從馬車到蒸汽機車，從汽車到飛機，無不為了使“出行”更高效便捷。互聯(lián)網(wǎng)、移動通信等技術(shù)進(jìn)步不僅使人們溝
人類歷史上一切交通工具的進(jìn)化都是為了提升移動效率。從馬車到蒸汽機車，從汽車到飛機，無不為了使“出行”更高效便捷?；ヂ?lián)網(wǎng)、移動通信等技術(shù)進(jìn)步不僅使人們溝通更方便快捷，也提升了出行效率。
要實現(xiàn)這一美好愿景，沒有先進(jìn)技術(shù)的加持萬萬不能。在智能交通和智能網(wǎng)聯(lián)汽車上升到國家戰(zhàn)略高度之時，智能技術(shù)正引領(lǐng)前所未有的變革。
12月28日，騰訊數(shù)字孿生自動駕駛測試平臺TAD Sim以其在智能網(wǎng)聯(lián)核心技術(shù)領(lǐng)域的突出貢獻(xiàn)，榮獲“2021智能駕駛杰出平臺獎”。
自動駕駛研發(fā)落地難在哪兒？
自動駕駛幾經(jīng)周折，何時實現(xiàn)，說法莫衷一是。其難以成形的最大原因莫過于安全。2018年，Uber的自動駕駛致死事故使其9個月后才恢復(fù)公共路測資格，也給行業(yè)帶來了巨大沖擊。
路測安全只是自動駕駛落地難的問題之一，建立自動駕駛感知算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)集需要消耗大量人力物力和時間，不僅要部署自動路測終端，還要實地測試，無法滿足開發(fā)高頻迭代的需求。
路測中，除了采集大量天氣、路況、城市感知數(shù)據(jù)，還要進(jìn)行標(biāo)注，成本非常高。全球每年這方面投入超過10億美元，成本不菲。自動駕駛軟件OTA回歸測試亦然，如果如蘭德智庫所說，每一版算法想達(dá)到量產(chǎn)應(yīng)用條件，至少要經(jīng)過110億英里測試，相信任何一家公司都難以承受。
從虛擬仿真到數(shù)字孿生
實現(xiàn)虛擬仿真技術(shù)有四步：第一步是模型構(gòu)建，數(shù)字孿生既要形似，更要神似。除了要建立與物理世界相匹配的模型，更要實現(xiàn)物理世界與虛擬世界的實時信息互動，這是第二步。而帶來價值的是第三步——仿真推演，必須將物理世界的描述轉(zhuǎn)化為虛擬世界的模型，以此進(jìn)行仿真推演，才能進(jìn)行預(yù)測。有了預(yù)測，才能完成數(shù)字孿生最核心的目標(biāo)——輔助決策，這就是第四步。只有四步閉環(huán)，才有利于整個業(yè)務(wù)的迭代。
從虛擬仿真到數(shù)字孿生的技術(shù)演進(jìn)推動著智慧交通、智慧城市的快速發(fā)展。騰訊2016年成立自動駕駛部門，5年來，打造了三位一體的自動駕駛技術(shù)體系，包括高精度地圖平臺、大數(shù)據(jù)云開發(fā)平臺和虛擬仿真平臺TAD Sim。同時，騰訊研發(fā)出融合定位、環(huán)境感知、決策規(guī)劃等核心算法，可針對市場和用戶需求提供場景化自動駕駛解決方案以及模塊化軟件和服務(wù)。

數(shù)字化工具箱和加速器
據(jù)騰訊自動駕駛仿真技術(shù)總監(jiān)孫馳天介紹，在自動駕駛研發(fā)測試中采用數(shù)字孿生技術(shù)能夠降低路測風(fēng)險，提升安全性，大幅降低測試時間和成本，提高開發(fā)迭代效率。此外，在軟件OTA回歸測試方面，數(shù)字孿生虛擬仿真可以實現(xiàn)高效軟件升級。
基于以上需求，騰訊開發(fā)出有助于加快自動駕駛研發(fā)落地的工具箱和加速器，包括自動駕駛仿真系統(tǒng)TAD Sim（已升級到2.0）、自動駕駛汽車端全棧算法TAD Pilot、面向自動駕駛云研發(fā)的工具鏈TAD Cloud，以及高精地圖平臺TAD HD Map等產(chǎn)品和方案。其合作伙伴包括汽車制造商、Tier1、政府、測試場、科研機構(gòu)及一些創(chuàng)新應(yīng)用公司等。

自動駕駛的“頭號玩家”
史蒂文·斯皮爾伯格的《頭號玩家》以科幻形式展現(xiàn)了VR游戲的未來世界。類似《頭號玩家》的綠洲系統(tǒng)，騰訊構(gòu)建了一個沉浸式虛擬自動駕駛仿真系統(tǒng)TAD Sim。其接入的不是人類玩家，而是自動駕駛算法。
騰訊數(shù)字孿生自動駕駛測試平臺TAD Sim具有四大核心能力：
  • 場景幾何還原：包括三維場景重建、仿真以及基于三維場景的高精度傳感器仿真，強調(diào)高逼真度還原場景，最終獲得真實結(jié)果。
  • 場景邏輯還原：包括場景內(nèi)所有動態(tài)元素的運行邏輯，如其他交通參與者（行人、摩托車、自行車等）的交通流，主要面向決策規(guī)劃的仿真需求。
  • 場景物理還原：包括物理碰撞、摩擦力、風(fēng)力等，主要面向控制算法及車輛動力學(xué)仿真。
  • 高并發(fā)仿真：基于騰訊云技術(shù)優(yōu)勢，在云端高并發(fā)運行上萬個仿真系統(tǒng)實例，快速完成幾十萬個物理場景的回歸測試，提高算法迭代效率。

真實三維場景有多重要？
真實三維場景對有效驗證自動駕駛算法很重要。使用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建自動駕駛仿真系統(tǒng)TAD Sim有助于打造真實三維場景，還原仿真系統(tǒng)內(nèi)部使用的真實測試場景，構(gòu)建一條包含定位、建圖、感知等算法的工具鏈，基于采集車采集到的數(shù)據(jù)自動生成與現(xiàn)實相對應(yīng)的數(shù)字孿生場景，完成自動駕駛仿真測試的需求。


首先采集一定量的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，然后用仿真系統(tǒng)進(jìn)行對應(yīng)識別，訓(xùn)練場景自動識別算法。仿真系統(tǒng)可以自動輸出語義分割、目標(biāo)檢測及像素深度等真實數(shù)據(jù)，還可以生成對抗網(wǎng)絡(luò)將仿真結(jié)果轉(zhuǎn)換成更多真實有效的數(shù)據(jù)。
這樣，僅用較低成本采集一定量的道路數(shù)據(jù)，就可以生成無限量帶有真實風(fēng)格的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和語義標(biāo)注結(jié)果。因為不需要人工標(biāo)注，其正確率為100%。
來看一個案例，右邊是采集車采集到的路測視頻，左邊是數(shù)字孿生工具鏈基于采集數(shù)據(jù)構(gòu)筑的三維重建場景，再加上導(dǎo)入的動態(tài)、靜態(tài)數(shù)據(jù)對場景進(jìn)行進(jìn)一步還原?？梢钥吹降缆穬膳缘慕ㄖ?、植被、從高速路導(dǎo)入的紅綠燈，以及從動態(tài)路測數(shù)據(jù)中提取的車流和人流情況。通過這種方式，可用有限的空間生成豐富的仿真測試三維場景。

重要的事情說三遍：真實，真實，真實
數(shù)字孿生技術(shù)還可應(yīng)用于車輛在環(huán)測試。其硬件和全套軟件都是運行在實際環(huán)境，唯一不同的是它有真實環(huán)境中沒有的車輛交互，因此可以將仿真系統(tǒng)輸出的結(jié)果以圖層形式輸出并疊加到真實車輛的傳感器輸出圖層上，以實現(xiàn)數(shù)字孿生。
比如騰訊與湖北襄陽智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛封閉場地測試基地（全國首批）的合作項目，右邊四張圖片是仿真系統(tǒng)輸出結(jié)果，將需要與主車交互的元素（如障礙物或行人）以圖層形式注入左邊車機圖像輸入圖層。這樣，車機看到的場景就是一個空曠的真實場景加一個虛擬障礙物，所以測試者可以看到車輛在完全空曠的測試場內(nèi)對不同場景、障礙物（如老人、小動物過馬路）或不同天氣、不同十字路口場景的反應(yīng)。

真實效果從何而來？
近幾年，一些行業(yè)合作伙伴和用戶也在問：仿真系統(tǒng)的輸出真實性有多高？事實上，哪怕開發(fā)商做了很多工作去提升傳感器輸出效果，包括圖像、功率等，最終還是要通過游戲引擎輸出，所以和真實結(jié)果仍有差別。
雖然目前采用圖像或點云進(jìn)行自動駕駛感知算法的測試驗證效果還說得過去，但仍不能滿足自動駕駛算法訓(xùn)練需求。所以，需要使用基于數(shù)字孿生仿真技術(shù)的工具鏈將仿真系統(tǒng)輸出的虛擬結(jié)果轉(zhuǎn)換成真實效果。
下方左圖是仿真系統(tǒng)輸出結(jié)果，右上角是真實路采數(shù)據(jù)，右下角是將仿真輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換成真實風(fēng)格的場景。盡管真正的路采數(shù)據(jù)與轉(zhuǎn)換出來的數(shù)據(jù)在細(xì)節(jié)上仍有差異，但從圖片風(fēng)格上來說已非常接近，可用于自動駕駛感知算法的訓(xùn)練，而不僅僅是測試驗證。也就是說，自動駕駛感知算法測試驗證的真實性已和實際測試非常貼近了。

如何實現(xiàn)低成本場景重建？
以上做法仍是用采集車采集數(shù)據(jù)，再用數(shù)字孿生工具鏈對局部場景進(jìn)行高精度還原。其實這種局部采集的方式成本也比較高，要進(jìn)行一個城市級重建，有沒有更快速且成本更低的方式呢？當(dāng)然有。
騰訊自動駕駛團(tuán)隊將騰訊地圖數(shù)據(jù)、衛(wèi)星圖數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，自動生成城市級場景，其結(jié)果同樣與局部高精重建的結(jié)果相匹配。
例如，自動化完成對一個576k㎡城市的重建，一天內(nèi)即可在系統(tǒng)上全部生成，包括13萬多幢建筑和所有的道路、植被、水系。POI數(shù)據(jù)、建筑數(shù)據(jù)、語義數(shù)據(jù)等可以結(jié)合從騰訊地圖中提取的語義數(shù)據(jù)及衛(wèi)星貼圖來實現(xiàn)城市級生成，通過與采集車實現(xiàn)的局部高清數(shù)字孿生重建相組合，就可以完成對整個城市的三維重建。
長尾問題怎么解決？
在實際開發(fā)中，如何有效積累測試場景庫常被提及，因為根據(jù)正向ODD來定義場景很快就可以完成，但生成的場景有限。如果只通過場景泛化來生成海量場景意義并不大，因為絕大部分場景都是無效的。
有個方法可以解決這個問題，就是運行虛擬城市仿真，使用城市級高精地圖，在地圖中布滿自動駕駛車輛和交通流車輛，進(jìn)行7x24小時的隨機測試，通過云上隨機測試系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)自動駕駛汽車遺留的長尾問題。
每輛自動駕駛汽車搭載的監(jiān)控模塊可實時監(jiān)測并錄制主車遇到的所有工況。只要其觸發(fā)并應(yīng)對用戶自定義的任何KPI，都會將錄制的場景數(shù)據(jù)截取下來，轉(zhuǎn)化成一個被標(biāo)注過的場景，補充到場景庫中，進(jìn)一步豐富和完善測試場景庫。
在實際應(yīng)用中遇到的長尾問題主要源于測試場景庫積累不足，而豐富場景庫的主要方法有以下幾種：
  • 場景型云仿真：運行由一定測試邏輯定義的虛擬場景仿真測試類型；
  • 回放型云仿真：基于路采路測數(shù)據(jù)回放的仿真測試類型；
  • 虛擬城市型云仿真：接入大規(guī)模AI交通流進(jìn)行隨機測試，幫助用戶高效獲知未知危險場景，提升測試效率。
核心應(yīng)用在于真實還原路況
數(shù)字孿生仿真技術(shù)在交通仿真領(lǐng)域極具優(yōu)勢，其核心問題是如何真實還原城市道路交通狀況，以及如何基于實時狀況進(jìn)行現(xiàn)實交通仿真。
實現(xiàn)方法是基于云上交通地圖，運行注入真實交通數(shù)據(jù)的中微觀一體化仿真系統(tǒng)。通過中觀仿真和微觀仿真系統(tǒng)的融合交互，以中觀仿真來引導(dǎo)微觀仿真的交通分布和運行狀況，以微觀仿真的數(shù)據(jù)來指導(dǎo)下一周期中觀仿真的管理。
整個流程涉及諸多交通仿真技術(shù)，包括OD預(yù)測、特征分類等，其目的是通過真實交通大數(shù)據(jù)的注入，來盡可能準(zhǔn)確地還原某一城市、區(qū)域或路段的交通狀況，并預(yù)測未來某一時間段內(nèi)的交通狀況。
中微觀仿真系統(tǒng)一方面可進(jìn)行自動駕駛仿真測試，相當(dāng)于在實驗室內(nèi)就可基于任何城市道路進(jìn)行仿真測試，另一方面是可輔助交通仿真管理，如道路規(guī)劃、系統(tǒng)優(yōu)化，通過后臺計算提供決策依據(jù)等。
強感知加持智慧交通
依靠系統(tǒng)的強感知能力，數(shù)字孿生仿真技術(shù)在智慧交通中大有用武之地。從最初的低清攝像頭到雷視一體傳感器融合設(shè)備，有效解決了傳統(tǒng)設(shè)備存留的問題。首先，覆蓋距離更遠(yuǎn)，其單點位多目標(biāo)融合檢測與跟蹤功能，可較完整還原一個路段內(nèi)的交通狀況，也極大增強了傳感器在不同天氣、不同時間（包括夜晚）對真實交通道路的感知能力。

作為強感知系統(tǒng)，實時數(shù)字孿生系統(tǒng)可在攝像頭失靈時依靠毫米波雷達(dá)感知，將感知結(jié)果投射到仿真系統(tǒng)內(nèi)部，輸出模擬現(xiàn)實世界的數(shù)字動畫，進(jìn)行大量仿真推演，例如事故、封路或天氣造成的交通中斷等情境，并反饋給交通參與者。其結(jié)果可通過車端實時測試顯示屏、Pad、手機端小程序等形式呈現(xiàn)，提供路況預(yù)測和指引。
持續(xù)賦能交通與出行
在自動駕駛走向規(guī)模量產(chǎn)的過程中，騰訊結(jié)合自身技術(shù)優(yōu)勢，重點投向在數(shù)字孿生仿真測試領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)，基于工業(yè)級車輛動力學(xué)模型、強大的游戲引擎，以及三維重建和數(shù)據(jù)驅(qū)動交通流等技術(shù)，打造了虛實一體的數(shù)字孿生自動駕駛測試平臺TAD Sim，通過高并發(fā)場景、虛擬城市和平行世界三種云仿真環(huán)境，提升自動駕駛研發(fā)測試效率，為算法訓(xùn)練和測試驗證降本增效，推動交通領(lǐng)域低碳高效的數(shù)字化升級。
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