自动驾驶海量场景建模
自动驾驶汽车在真正商业化应用前，需要进行高达百亿级英里的里程测试，并根据测试结果对自动驾驶算法进行持续优化。但是，这种方法会耗费大量的时间和成本，同时开放道路测试受到各地法规的严格限制，极端交通条件和场景复现困难。因此，车企普遍采用自动驾驶仿真测试。依托自动驾驶仿真平台，5小时即可完成约48万公里的道路测试，但这种方法对基础设施要求极高。如L4级自动驾驶仿真测试需要大规模计算、百万量级的场景高并发处理，以及大规模数据存储能力，远非一般车企，特别是初创企业所能承受。
功能场景可以描述为，“自车（被测车）在当前车道运行，在自车前方有前车加速运行，自车跟随前车行驶。” 逻辑场景则提炼出关键场景参数，并赋予场景参数特定的取值范围，如以上描述的场景可提取自车车速，前车车速以及加速度，自车与前车距离等参数，每个参数都有一定的取值范围和分布特性，参数之间可能还存在相关性。 具体场景则需要选取特定的场景参数值，组成场景参数向量，并通过具体的场景语言表示。
铁力士科技可以基于场景软件PreScan、VTD、SCANeR，动力学软件CarSim、VeDyna软件和交通流软件SUMO进行海量的自动驾驶场景建模。目前铁力士科技已经完成了高速直道场景不同天气、交通流的场景建模，以及重庆典型山区道路的场景建模。
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