自動駕駛是近年來炙手可熱的研發項目，由于實際路測成本高楊且對道路設施要求較高，多數自動駕駛研發者采取了場景模擬測試，但模擬仿真系統的不成熟及與實際道路差距較大等因素，反而拖慢了自動駕駛的研發進程。但新的技術成果顯示，我國在室外場景街景合成等方面突破了現有仿真技術，該成果發表在最新一期《科學》雜志子刊《科學·機器人學》上。
“自動駕駛仿真系統相對于現有仿真系統，具有更加真實準確的效果。”文章第一作者李偉表示，AADS是一個數據驅動系統，它能更準確地表示自動駕駛汽車在路上接收到的信號。“自動駕駛汽車依賴于感知模塊和導航模塊，感知模塊接收和解釋現實世界的信息，導航模塊根據感知模塊做出決定，比如轉向哪里、是否剎車或加速。”李偉說。
現有的仿真系統在呈現真實的交通流、駕駛員與行人的互動等場景中仍有很多不足，與真實的環境存在較大的差異。因此，在研究AADS的過程中，最大的難題同樣是如何將道路的真實情況進行仿真合成。李偉及研究團隊用視頻和照片來模擬真實世界的道路和動作，這種數據驅動的方法提供了一個更加現實和有益的交通仿真模型。
“我們這個系統其實就是在彌補與現實環境的差異，現在我們的研究應該是最接近真實的。”李偉向記者解釋道，“現在市面上基本就沒有室外場景街景合成的具體技術，而我們的研究則針對這一點進行了突破”。
對于該項研究成果的應用前景，李偉表示，仿真技術和自動駕駛兩者的發展是相輔相成的。“自動駕駛前景良好，需要這些相關的配套技術輔助來作測試，同時仿真技術也會得到一定的發展。這也是我們研究這個仿真系統的初衷。”
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