自動駕駛仿真的案例
汽車測試科普貼：一文看懂自動駕駛仿真測試
目前自動駕駛仿真科技公司主要包括騰訊自動駕駛仿真平臺TAD Sim 、百度增強現(xiàn)實的自動駕駛仿真系統(tǒng)AADS 、華為自動駕駛云服務Octopus八爪魚、阿里混合式仿真測試平臺等。
整車企業(yè)
車企自身軟件開發(fā)能力弱，無法獨立完成仿真測試，一般通過和科技公司或者自動駕駛仿真軟件企業(yè)合作，利用后者仿真軟件進行自動駕駛汽車開發(fā)，如上汽與TAD Sim，江淮與Prescan（見下表）。
自動駕駛解決方案商
自動駕駛解決方案商主要針對自身需求研發(fā)定制化仿真軟件，較少對外提供仿真服務，但借助于充足的資金、人才集聚力及自身研發(fā)驅動力，在自動駕駛仿真方面具有很強的創(chuàng)新能力。
展開 自動駕駛虛擬仿真技術（四）：仿真測試流程及要求
作者 | HYZY
出品 | 焉知
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一、自動駕駛仿真測試對象
自動駕駛系統(tǒng)分為了環(huán)境感知、決策規(guī)劃和控制執(zhí)行三個子系統(tǒng)，三個子系統(tǒng)又由傳感器模型、決策模型、控制對象模型及對應的軟件和硬件部分組成。
圖 1 自動駕駛系統(tǒng)通用架構
從V模型的角度，要完成自動駕駛系統(tǒng)的測試，就必須對其所包含的所有算法、軟件、硬件、子系統(tǒng)、整車進行逐層的測試，以形成測試的全鏈條。
在測試方法選擇上，仿真測試、場地測試與道路測試共同組成了自動駕駛測試的“三支柱”。其中，場地測試與道路測試僅針對整車層面，且覆蓋的場景工況有限，尤其是對于長尾場景，難以通過實車的方式進行測試。而自動駕駛仿真測試可以很好地彌補實車測試的不足，除了場景覆蓋度外，更是可以針對自動駕駛算法、軟件、硬件、子系統(tǒng)、整車等不同層級的測試對象，形成全鏈條測試。
二、自動駕駛仿真測試流程
根據不同層級測試對象的特點，可選擇不同的自動駕駛仿真測試環(huán)境，通常來說：對自動駕駛系統(tǒng)的模型算法、計算平臺、域控制器等依次開展模型在環(huán)（MIL）、軟件在環(huán)（SIL）、硬件在環(huán)測試（HIL），之后對整車開展駕駛員在環(huán)（DIL）和車輛在環(huán)（VIL）測試。具體仿真測試流程見下圖2。
圖 2 自動駕駛仿真測試流程
三、自動駕駛仿真測試執(zhí)行環(huán)節(jié)
自動駕駛仿真測試典型的執(zhí)行環(huán)節(jié)包括：測試需求分析、測試配置、接口定義、設計測試用例、測試執(zhí)行、測試結果分析及測試結束條件等。
展開 直播課程 | 自動駕駛云仿真：高性能集群測試解決方案
1/課程主題與時間
自動駕駛云仿真直播課-高性能集群測試解決方案
10月23日（星期五）14:00~15:00
2/您所期待的內容
自動駕駛仿真測試面臨的挑戰(zhàn)
自動駕駛云仿真的意義
自動駕駛云仿真的類型與方法
海量場景仿真測試解決方案
云仿真的關鍵技術
面向自動駕駛技術開發(fā)、測試、驗證、分析的云平臺
3/適合誰來參加
汽車主機廠IT工程師/負責人
參與ADAS和自動駕駛產品開發(fā)的項目負責人與工程師
基于場景和仿真測試技術的評估認證機構負責人
主機廠/供應商測試部門負責人/工程師
標準化場景開發(fā)與應用人員
展開 2026年，3DGS和世界模型，在自動駕駛仿真中的組合
前者，我愿稱之為基于規(guī)則的仿真，rule-based simulation。
后者，我愿稱之為基于端到端的仿真，e2e-based simulation。
沒想到吧，智駕領域的技術路線之爭，也在仿真賽道同步上演。
扯遠了，還是來繼續(xù)看看，3DGS到底能不能解決傳統(tǒng)仿真技術中“自動駕駛感知仿真難”的痛點吧。
二、實操驗證：aiSim軟件的3DGS功能開箱體驗
感知仿真難，也就是傳感器的仿真難。
自動駕駛最重要的三類傳感器：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達。其中，激光雷達與毫米波雷達的感知置信度難以量化定義，因此本文以攝像頭仿真為例，直觀呈現(xiàn)3DGS在智駕仿真中的實際效果——畢竟攝像頭仿真的逼真度，可通過肉眼做個簡單判斷。
此前我曾介紹過一些3DGS開源工具，但這類工具的易用性普遍欠佳。而在商用仿真軟件中，目前已知僅aiSim搭載了3DGS功能。為此，我特意向康謀科技（原虹科自動駕駛事業(yè)部）申請了試用許可（license），完成了初步的開箱體驗。
圖片：aiSim仿真界面-GUI
作者寄語：使用aiSim的感覺和傳統(tǒng)的仿真傳感器類似，也是要創(chuàng)建地圖，然后編輯場景，然后配置主車的動力學，配置各類傳感器，外接自動駕駛算法，做場景泛化和大規(guī)模仿真等等。如果你已經掌握了一個仿真軟件，那么遷移到這個軟件應該是非常快的，像我，就是線下找aiSim的小伙伴，花了半天就感覺已經掌握它了（有點飄了哈哈），另外，aiSim也是支持xosc和xodr的，所有歷史的場景庫什么的遷移也是方便。
這些都不是重點，畢竟你有我有全都有，不值得說道。
但是，aiSim集成了3DGS的功能，讓我著實覺得有點開眼界了。下面的軟件界面，做了一個對比，一個是調用的傳統(tǒng)手段建模的3D地圖，一個是調用的3DGS建模的3D地圖。
展開 
聚焦AVxcelerate | Ansys自動駕駛仿真技術與應用專題解析
Ansys自動駕駛汽車仿真解決方案基于從傳感器到系統(tǒng)級的完整工具鏈，通過軟件在環(huán)（SiL）與硬件在環(huán)（HiL）閉環(huán)測試，結合高保真合成數據與開放架構生態(tài)，大幅提升開發(fā)效率并降低測試成本。在近期發(fā)布的"Ansys 應用類系列網絡研討會全面上線"中，涵蓋4場AVxcelerate專題內容，系統(tǒng)解讀自動駕駛仿真的核心能力與最新進展。
本次系列網絡研討會將聚焦Ansys 2026 R1 AVxcelerate的創(chuàng)新能力，包括基于NVIDIA Omniverse的數字孿生一體化、多光譜攝像頭仿真（LPE光傳播引擎），以及面向真實Tx/Rx天線配置的視覺雷達工具；同時，圍繞ENCAP 2026新規(guī)帶來的挑戰(zhàn)，將深入探討如何通過虛擬測試顯著擴展場景覆蓋，加速安全關鍵系統(tǒng)的驗證流程，助力企業(yè)更高效地滿足下一代安全標準。
該系列內容面向所有AVxcelerate用戶、ADAS/AD工程師以及SiL/HiL測試工程師，誠邀大家報名參與，了解更多自動駕駛仿真前沿技術！
Ansys AVxcelerate自動駕駛仿真網絡研討會專題
時間：16:00-17:00
講師簡介：
劉宏鯤 | Ansys 高級應用工程師
Ansys智駕領域應用工程師，從事感知算法測試，基于生成式數據的AI訓練，規(guī)控算法測試，自動駕駛軟件工具鏈集成等領域的應用與研究。
4/16 | Ansys AVX 中國智能網聯(lián)汽車組合駕駛輔助系統(tǒng)安全要求預期功能安全場景感知在環(huán)仿真
主題簡介：本場活動將從以下幾個方面介紹Ansys AVX仿真方案及當前安全場景：1. 中國智能網聯(lián)汽車組合駕駛輔助系統(tǒng)安全要求預期功能安全場景；2. Ansys AVxcelerate Sensor仿真方案；3.
展開 從仿真到實戰(zhàn) | VTD助力i-VISTA自動駕駛挑戰(zhàn)賽，全面提升測評能力
基于這一發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)，海克斯康、中國汽研、NI、Konrad成立了虛擬仿真聯(lián)合實驗室，可以提供攝像頭、毫米波雷達的測試服務以及測試臺架的集成服務，部署了從感知、決策到執(zhí)行三個層面的仿真測試方案，助力中國汽研的“場景庫＋仿真測試方案”雙向布局戰(zhàn)略。
中國汽研自動駕駛虛擬仿真測試方案
場景庫方面，中國汽研從自然駕駛數據采集、事故數據統(tǒng)計等方面積累的自動駕駛虛擬仿真所需的各類型場景庫，同時開發(fā)了場景生成和轉換的各類工具，為行業(yè)做仿真場景搭建提供了便利。
展開 自動駕駛虛擬仿真技術（三）：仿真測試場景數據格式
表 2 動態(tài)仿真場景要素
環(huán)境要素
屬性
光照
強度、顏色、方位
霧/霾
能見度、范圍、濕度、密度、反射衰減
雨雪
降水量、濕度、反射衰減
風
強度、方向
云
相對位置
可以看出，環(huán)境場景數據相當復雜，目前行業(yè)內尚無通用的環(huán)境場景數據格式，在后續(xù)的OpenSCENARIO標準中計劃納入該部分數據。
自動駕駛虛擬仿真技術（一）：自動駕駛虛擬仿真概述
自動駕駛虛擬仿真技術（二）：仿真測試場景設計
VTD亮相GTC元腦論壇，與浪潮共推自動駕駛高并發(fā)仿真計算解決方案
同時，海克斯康發(fā)布了與浪潮聯(lián)合開發(fā)的自動駕駛高并發(fā)仿真計算解決方案，該方案基于浪潮人工智能服務器、人工智能資源管理平臺AIStation，集成了浪潮聯(lián)合VTD開發(fā)的場景仿真工具VTD-Opt和中汽數據場景
生成工具ADScenario，可實現(xiàn)軟硬件協(xié)同優(yōu)化、支持百萬場景并發(fā)的自動駕駛仿真。
AI飛速更新迭代，高仿真技術成自動駕駛剛需
海克斯康VTD業(yè)務發(fā)展高級經理支振明在GTC元腦生態(tài)技術論壇上表示：
近年來，自動駕駛領域取得突飛猛進的進展，這與AI技術的不斷更新迭代密不可分。
“傳統(tǒng)路測已無法滿足自動駕駛安全性的開發(fā)，基于AI的高并發(fā)仿真技術現(xiàn)已成為自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)過程中的助推器，不斷加速其開發(fā)進程。
”。
在開發(fā)過程中，感知是現(xiàn)階段的最大技術難題，由于實車測試遇到典型場景的密度太低，往往造成測試效率數量級上的落后，仿真平臺的重要性因此日益凸顯。在自動駕駛仿真領域，OpenDRIVE、OpenCRG及OpenSCENARIO三大權威標準均是由海克斯康集團旗下的VIRES公司主導發(fā)起并制定的，三大標準構建了靜態(tài)、動態(tài)場景的標準化，并解決不同平臺的工具標準化問題。作為VIRES公司的核心產品，VTD產品在自動駕駛開發(fā)和驗證領域應用廣泛。
盡管2020年一度被媒體解讀為L3級自動駕駛落地元年，但在L3級別中，人機共駕狀態(tài)，自動駕駛系統(tǒng)的可靠性下降，使其危機四伏，險象環(huán)生。在如何將自動駕駛系統(tǒng)平穩(wěn)過渡到L4和L5級別的過程中，創(chuàng)新型仿真技術派上了大用場，諸如對交通模型、天氣、光線條件、交通參與方等要素進行仿真，并在仿真環(huán)境中構建傳感器模型，從而實現(xiàn)對車輛的被控對象的閉環(huán)管理。
展開 生成式 AI 重塑自動駕駛仿真：4D 場景生成技術的突破與實踐
近年來，伴隨自動駕駛技術的快速發(fā)展，行業(yè)對于仿真測試平臺的精度、覆蓋率和可擴展性提出了更高要求。尤其在數據閉環(huán)迭代、長尾場景驗證及安全冗余驗證等關鍵環(huán)節(jié)中，高保真、高復雜度的場景生成能力正在成為測試體系的核心支撐。
傳統(tǒng)場景生成方式面臨效率低、人工成本高、行為多樣性不足等問題，難以滿足當前智能駕駛系統(tǒng)對大規(guī)模、多模態(tài)、真實物理驅動場景的需求。為應對這一挑戰(zhàn)，基于生成式AI的4D場景生成技術迅速興起，構建了從環(huán)境建模、行為重建到視覺渲染的完整鏈條，正在重塑自動駕駛仿真驗證的技術基礎。
本文將從技術背景、系統(tǒng)能力、核心技術和實際應用四個方面，系統(tǒng)梳理AI驅動的4D場景生成體系及其在自動駕駛仿真中的實踐價值。
一、測試覆蓋率瓶頸與生成式AI切入點
自動駕駛測試需要應對極其復雜的交通場景，包括非結構化路口、弱交通規(guī)則區(qū)域、極端天氣、低照度場景，以及多主體交互引發(fā)的不確定性行為等。當前基于真實數據采集或手工建模的方式存在如下限制：
（1）采集成本高：依賴實車、實景、多模態(tài)同步設備，周期長、數據稀疏；
（2）稀有場景不足：事故場景、異常行為等真實比例極低，難以高質量復現(xiàn)；
（3）組合爆炸問題：參數空間（如天氣、時間、交通密度）指數級增長，難以人工覆蓋；
（4）場景可控性弱：缺乏可調控的語義接口，測試粒度不足。
生成式AI具備從數據中學習潛在分布、生成新組合樣本的能力。其引入使得場景構建從“手工定義”轉向“自動生成”，具備如下優(yōu)勢：
（1）能構造真實但未見過的長尾組合；
（2）能對目標測試策略進行定向增強（如遮擋率、交通密度等指標）；
（3）可支持大規(guī)模仿真測試平臺的持續(xù)供場；
（4）支持動態(tài)交互與時間演進建模，構建完整4D語義閉環(huán)。
展開 康謀分享 | 自動駕駛仿真進入“標準時代”：aiSim全面對接ASAM OpenX
隨著自動駕駛技術走向高階智能化以及法律法規(guī)的逐漸完善，仿真測試將會成為ADAS/AD 研發(fā)流程的必不可少的環(huán)節(jié)。標準化接口與數據格式不僅提升了測試效率，更成為推動產業(yè)協(xié)同的關鍵基石。
康謀 aiSim 深度集成 ASAM OpenX 系列標準，構建了高度兼容、高度還原的自動駕駛仿真平臺。本文將從五大核心標準切入，系統(tǒng)解讀 aiSim 如何通過標準化接口，全面支持自動駕駛仿真各環(huán)節(jié)。
一、OpenDRIVE：兼容多版本地圖標準
ASAM OpenDRIVE 是自動駕駛仿真中最常用的道路拓撲標準，用于描述路網結構、幾何形態(tài)及拓撲關系，采用 XML 格式，擴展名為 .xodr。aiSim 支持 OpenDRIVE 1.4 至 1.7 版本，并提供雙工作流以滿足不同使用場景：
（1）Atlas 工作流
基于自研 Atlas 工具鏈，適用于快速搭建交通場景及行為測試流程，道路信息以邏輯形式加載，不參與實時渲染，能夠實現(xiàn)高效構建、快速測試。
（2）UE Plugin 工作流
面向UE開發(fā)的aiSim插件，適用于數字孿生仿真與可視化場景搭建，地圖導入時完成高保真渲染，便于添加靜態(tài)資產與視覺驗證，真實感強、適合高精還原。
aiSim的靈活地圖導入能力，不僅提升仿真效率，更幫助用戶在開發(fā)早期快速實現(xiàn)從測試到交付的閉環(huán)。
二、OpenSCENARIO：標準化動態(tài)行為建模
ASAM OpenSCENARIO（.xosc）定義了交通參與者的行為、事件與觸發(fā)機制，是仿真場景動態(tài)建模的核心標準。
aiSim 支持 OpenSCENARIO 1.2，具備以下優(yōu)勢：
a. 桌面版與云端 GUI 場景編輯器支持交互式構建，所見即所得；
b. 可描述復雜的車、人、交通燈、靜態(tài)物體之間的行為交互；
c.
展開 自動駕駛能力驗證的關鍵：仿真測試詳述
作者 | Aimee
知圈 | 進“激光雷達社群”請加微信13636581676，備注激光
自動駕駛汽車在進行規(guī)模化商用之前，必須進行充分的功能安全和性能安全試驗驗證，以確保駕駛員和其他交通參與者的安全。測試內容包括傳感器、算法、執(zhí)行器、人機界面等。從應用功能、性能的穩(wěn)定性和魯棒性，以及功能安全、預期功能安全、形式認證等各個方面的測試中綜合考慮，從而可以確保車輛能夠自主上路。
如上整個測試過程分為仿真測試與實車測試，而前半部分都稱之為仿真測試，這也是自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)和驗證的重要手段。自動駕駛仿真測試，是指通過計算機仿真技術，建立現(xiàn)實靜態(tài)環(huán)境與動態(tài)交通場景的數學模型，讓自動駕駛汽車算法在虛擬交通場景中進行的駕駛測試。
自動駕駛仿真平臺概述
仿真測試的核心是測試模型，圍繞測試模型還包括測試流程、仿真使用平臺、模型構成，并覆蓋從產品設計驗證、開發(fā)驗證、測試驗證、體驗評價全過程。整個仿真測試平臺由1個主體流程、5大仿真測試類別、3種仿真模型構成，覆蓋產品設計、開發(fā)驗證、測試驗證、體驗評價全過程。這里我們從仿真測試的角度說明下如上各個測試階段的內容和要點。
1個流程是指從ASPICE的標準軟件研發(fā)流程出發(fā)，從設計域、開發(fā)域到測試域進行整體測試驗證。其中包括系統(tǒng)設計階段以MIL仿真側視貫穿整個系統(tǒng)分析&設計、詳細設計、虛擬組建集成&測試和虛擬系統(tǒng)集成測試；在軟件設計階段通過不斷的SIL仿真實現(xiàn)單元測試，同時以HIL仿真優(yōu)化實現(xiàn)組建集成和測試，最后通過VIL仿真優(yōu)化實現(xiàn)系統(tǒng)集成測試和系統(tǒng)驗收。
5類測試平臺涉及整個開發(fā)過程，需要經歷從軟件在環(huán)（SIL）、硬件在環(huán)（HIL）、車輛在環(huán)（VIL）、封閉測試場測試、開放道路測試幾個大步驟。
展開 
聊一聊dSPACE自動駕駛仿真技術
周末聽了一場與仿真相關的會議，對其中dSPACE的分享感慨良多。借此機會，來談談對于仿真，我們目前還需要什么。
對自動駕駛而言，仿真的重要性已經不需要再強調。從車企，科技公司，互聯(lián)網公司紛紛入局搶蛋糕就可見一斑。這其實是完全可以理解的，因為開發(fā)和測試自動駕駛系統(tǒng)實在是太費錢了。相比起來，仿真確實性價比極高。但現(xiàn)在據我了解，目前的仿真有一些固定的痛點，大部分的企業(yè)也因為這些痛點對仿真的感情很復雜，雖然主觀上都想盡可能地用好仿真，但客觀上都沒有最大化仿真的價值。
痛點描述起來很簡單：不夠真和不好用
自動駕駛系統(tǒng)是安全第一的系統(tǒng)，測試是保證系統(tǒng)安全的重要手段。但測試必須能準確反應出系統(tǒng)的功能和性能才能發(fā)揮作用。仿真實際上完成了一個從物理世界到虛擬世界的映射，這個過程必然伴隨著gap。由傳感器模型生成的圖像畸變是否能和真實傳感器保持一致？在進行測試時能否考慮所有相關的物理效應？ 如果系統(tǒng)的關鍵輸入特征同真實情況有明顯差異，那么測試結果非但不能保證系統(tǒng)安全，反而會給出錯誤的引導。
夠真嗎？
dSPACE分享中就有相當一部分就談到了如何保證虛擬仿真模型精度。思路倒也清晰，直接介紹了“一頭一尾”， 即車輛動力學模型精度和感知傳感器模型精度。前者展示了仿真數據和實車數據的吻合曲線。后者則是直接展示了虛擬攝像頭和實際攝像頭的成像畸變效果對比，以及毫米波雷達模型照射典型形狀目標的仿真結果。但在如何構建這些模型方面，dSPACE并沒有深入展開。
但dSPACE的仿真方案中有另一個做對了的feature。我想強調一點的是，車輛機械設計時都有做過基于有限元的動力學分析，HIL仿真軟件講求實時性，不可能取代機械動力學有限元分析軟件。dSPACE主動認識到了這一點，因而重點強調了方案對其他模型的集成支持。
展開 VISSIM 交通流仿真軟件，自動駕駛技術的訓練場
因此，PTV 集團可以在智能汽車時代為自動駕駛算法以及硬件的安全性提供相應的技術保障。
近十年來，VISSIM 軟件在全球研究自動駕駛技術的汽車廠商里得到了廣泛的應用，尤其是在日本汽車企業(yè)中。近年，隨著中國汽車企業(yè)、互聯(lián)網企業(yè)以及出行科技公司在自動駕駛領域研究的深入，VISSIM 在自動駕駛方面的應用也在逐漸擴大。
那究竟像 VISSIM 這樣的交通仿真軟件，能夠為自動駕駛解決什么樣的問題就比較重要，要解答這個問題首先需要了解 VISSIM 的一些特點以及獨特的技術方案。
自動駕駛技術的訓練場
想要真正了解自動駕駛仿真技術，以下關于 VISSIM 軟件的幾個特點你必須了解：
一、整合多種交通方式的微觀交通流仿真
在現(xiàn)實生活里的交通世界是復雜多樣的，道路上交通參與者種類眾多，有小汽車、軌道交通、公共汽車、貨車、自行車、助動車、摩托車和行人這些不同的交通工具或交通方式。
VISSIM 軟件里可以放在同一個工具里進行整合仿真，每個仿真步長，車和車之間，車和人之間都有相互關系。軟件以微觀的方法，考慮一個個單獨交通參與個體之間的運行關系。把這個互動的關系以定量描述的方式提供給自動駕駛，作為符合真實世界的交通背景。圖1是一個典型城市道路交叉口的仿真。
展開 汽車四化系列論壇——第三屆數字化,網聯(lián)化與自動駕駛模擬仿真技術高峰論壇
第三屆
汽車四化系列論壇
數字化,網聯(lián)化與自動駕駛模擬仿真技術高峰論壇
2020年12月11-12日 上海嘉定藍宮大酒店
伴隨著智能汽車的浪潮，軟件在汽車中的占比和重要性提升，推動者網聯(lián)化、智能化、電動化和共享化等技術創(chuàng)新，“軟件定義汽車”深入人心。
李斯特合作MSC軟件 提供自動駕駛仿真測試技術
李斯特的工具鏈戰(zhàn)略基于開發(fā)和集成工具環(huán)境，可完成不同工具和內容的集成，例如可集成MSC公司的VIRES VTD和Adams，這一點對于自動駕駛汽車的虛擬和真實驗證來說非常重要。”
MSC軟件首席執(zhí)行官Paolo Guglielmini表示：“多年來，VIRES與李斯特在ENABLE-S3等歐盟項目上進行合作，而且也與MSC在歐洲OEM聯(lián)合項目中進行合作。作出此次合作的一部分，李斯特的工具鏈將與VIRES VTD和MSC的Adams產品線相連，而且我們的工具鏈也將與李斯特的Model.CONNECT產品相連。我們相信，此舉可讓客戶獲得全球最好的自動駕駛仿真和測試技術。”
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