一、行業背景與核心難點

自動駕駛仿真并不只是“看起來像車”。它要求車輛在虛擬環境中具備真實的物理屬性、動力學行為，以及與傳感器系統的高度一致性。這就帶來了幾個關鍵挑戰：

首先，模型來源復雜。企業既可能使用自建3D模型，也可能采購第三方資源，格式、拓撲結構、材質規范參差不齊，很難直接用于實時仿真。

其次，物理一致性要求高。車輛的軸距、輪距、質量分布、輪胎半徑等參數，必須與模型幾何嚴格匹配，否則就會出現“車輪亂飛”“車輛陷地”等典型問題。

再者，仿真引擎可能有嚴格約束。例如必須拆分為底盤+四個獨立車輪、禁止使用骨骼網格、要求統一坐標原點等，這些都對模型結構提出了工程級要求。

因此，“車輛自定義3D模型 + 仿真器聯動”或成為自動駕駛開發流程中的關鍵一環。

二、從FBX到aiSim的工程化路徑

以康謀aiSim為例，要讓一個普通的 .fbx 車輛模型真正在仿真器中“跑起來”，核心在于兩步：規范建模（Blender）+ 仿真集成（Unreal Editor + aiSim）。

上：FBX模型導入（無材質示例）

下：自定義3D模型編輯（原生材質示例）

在模型導入階段，Blender支持.fbx、.blend等常見格式，可以直接拖拽或通過Import導入。模型既可以自行建模，也可以來自free3d、TurboSquid、CGTrader等資源平臺。

在一些特殊情況下，用戶會對車輛模型有或多或少特殊的使用需求，例如去除A柱、去除擋風玻璃、去除頂蓋、對模型進行簡化、對部分組件進行拆分等，這些就需要在模型導入Blender后通過其自身的3D模型編輯能力進行修改。

完成模型導入與修改后，通常就需要進行關鍵的“工程化改造”——對車輛模型進行UE導入前的預處理：

• 整車網格控制在最多140000個三角面，模型結構重構為“底盤（Chassis）+ 四個獨立車輪（Wheels）”的仿真最小化結構，且全部為獨立對象，以保障仿真效率。其中，底盤應包含除輪胎、車牌外的所有部分。
• 統一坐標系統，令后軸中心位于(0,0,0)，車輛朝向+X方向。這一步直接決定仿真中的動力學計算是否正確。
• 令獨立建模的車輪保持徑向對稱，幾何中心位于自身原點，避免后續定位復雜化。
• 至少拆分Body、Glass、Lights三類材質，每個網格僅一個UV集，且避免翻轉。尤其是燈光UV，需要按照特定區域布局，以便aiSim正確控制燈光邏輯。

上：反射平面的構建

下：車輪的定位（基于aiSim add-on）

此外，一個常被忽視但極其關鍵的點是——反射平面（Reflection Plane）。aiSim仿真器采用屏幕空間反射，能夠在地面上產生“車輛底部投影”，這就需要在3D模型階段基于車輛輪廓構建低模，以達最終仿真中可以取得更逼真的視覺效果。

完成這些后，通過aiSim Blender插件配置車輪定位器、燈光定位器、車牌定位器等，并分別導出底盤、車輪、反射面等資源，保存為FBX模型后導入Unreal Editor。

上：UE車輛編輯藍圖

下：aiSim Plugin Content 原生高保真材質

在Unreal Editor中，導入的FBX模型會自動生成Static Mesh與材質，必要時也可以通過 aiSim Plugin Content 為模型二次賦予 aiSim 原生高保真材質實例。

隨后基于現有藍圖（如Bandit）或自建藍圖完成組裝。藍圖中可以自行配置：

• 車輛基礎信息（名稱、類別、語義標簽等）
• Light Controller（燈光控制）
• Vehicle Dynamics Descriptor（動力學參數）
• 各類組件（傳感器中心、反射面、Hull等）

其中動力學配置是“讓車真正動起來”的核心。通過JSON定義軸距、輪距、滾動半徑等模板化參數，可以有效避免“陷地”“漂移”等問題。

最終，通過“Export to aiSim”導出，并完成驗證：車輛是否正常加載、車輪是否穩定旋轉、是否存在物理異常等。

三、總結

自動駕駛仿真的核心目標，是將各類車輛模型轉化為可計算、可交互、可驗證的數字資產，而非單純積累模型資源。通過Blender + Unreal Editor + aiSim 的組合，可以建立一條標準化、可復用的車輛接入流程：

• 從多源模型導入（支持.fbx、.blend）
• 到結構重構與規范化建模
• 再到UE中的藍圖組裝與動力學配置
• 最終進入aiSim完成閉環驗證

這一流程不僅解決了模型“能不能用”的問題，更提升了“用得好不好”的效率與上限。

當企業能夠快速構建自定義車輛，并在仿真環境中穩定運行，自動駕駛開發就具備了規模化迭代的基礎，這也是提升研發競爭力的關鍵支撐。