如何構建自動駕駛仿真系統？
仿真最主要的目的是：通過模擬真實環境和構建汽車模型，找出自動駕駛過程中可能出現的問題。那麼如何構建自動駕駛仿真系統呢？目前主流的實現方式是通過遊戲引擎來模擬真實環境，通過CarSim等軟件構建汽車的動力學模型來實現自動駕駛仿真。下面我們先看下自動駕駛仿真系統的整體結構。
我們需要自動駕駛仿真系統滿足：
- 場景豐富
- 接口靈活
- 恢復快速
- 部署方便
場景
首先我們關注仿真器本身，仿真器無非是模擬支持各種場景，其中場景分為：可以定義的場景和隨機場景。可以定義的場景又分為：單元場景和真實場景。下面我們分別介紹下這幾種場景：
- 可定義的場景: 主要是針對駕駛過程中遇到的不同情況，比如會車，超車，紅綠燈，變道等，這些場景一般都比較簡單，類似於單元測試，主要是測試單個場景是否能夠滿足要求，這一部分業界已經有規範，可以參考openscenario 。拿超車的場景舉例子，可以創建一輛NPC車輛在本車的前面，在不同的速度和距離條件下，測試本車超車是否成功。
- 真實場景： 復現真實場景中遇到的問題，比如真實路測過程中遇到問題，需要復現當時的情況，並且驗證問題是否已經解決，可以回放真實場景的數據來進行測試。
- 隨機場景： 這種場景類似於路測，模擬真實環境中的地圖，並且隨機生成NPC，天氣，交通情況等，模擬汽車在虛擬的環境中進行路測，由於可以大規模部署，可以快速的發現問題。
我們可以看到不管是哪個場景，都是"地圖+車+行為"的模式，場景的需求複雜多變，因此能夠靈活的加載地圖，車和行為就成為仿真器易用性的關鍵。
我們的需求是能夠根據不同的要求創建不同的場景，動態的添加地圖，車和行為。場景生成器是一個框架，支持通過不同的配置，動態創建不同的場景，來滿足我們的要求。除了場景生成器，我們還需要仿真器具備以下幾個基本功能：
- 復位 - 在故障發生之後，我們能夠復位環境和車輛到初始狀態，同時也要求我們能夠復位對應的自動駕駛系統。這樣再每次故障後，可以不用人工操作，而自動恢復測試。
- 快照 - 能夠生成對應幀的信息，保存快照的好處是能夠恢復事故現場，同時也可以用於自動駕駛數據集的建設。保存的點雲和圖片有groundtruth，可以作為機器學習的輸入來訓練模型。
- 回放 - 回放功能主要是用於故障定位，在發生碰撞之後，回放信息用於定位問題。
- 統計 - 統計主要是用於作為benchmark，來衡量系統的穩定性。
有了這些基礎功能還不夠，我們還需要關心具體的場景，下面我們分別對地圖、車以及行為來詳細描述需要實現的具體功能：
1. 地圖
地圖是場景中第一個需要考慮的，地圖包括2部分，其中一部分是遊戲中的模型，另外一部分是這些模型的高精度地圖。換一種說法就是，首先我們需要在遊戲中構建一個1:1的虛擬世界，然後再繪製出這個世界的高精度地圖。其實遊戲中的模型是遊戲引擎的需求，遊戲引擎是根據模型來渲染遊戲畫面的，沒有模型也就渲染不出地圖。而高精度地圖是自動駕駛系統所需要的，高精度地圖可以採用根據現場繪製的地圖，也可以先得到遊戲模型，然後在模型中繪製。下面是遊戲中的地圖和高精度地圖的對應關係。
真實場景地圖生成
地圖模型製作
遊戲中地圖模型的製作相對來說是工作量比較大的工作，涉及到以下2點：
- 單個模型製作 - 單個模型包括地圖中的建築物、道路、樹木、信號燈、交通牌、以及其他的信息。這些信息如果是要完全模擬真實環境，需要大量的材質和貼圖，一般是在maya和3d-max等軟件中建模，然後再導入模型到遊戲引擎中使用。
- 地圖佈局 - 有了單個模型，當需要把單個模型組合成地圖的時候，首先需要解決的是道路的位置信息，比如這個道路有多長，道路的曲率是多少？比較簡單點的方法是直接導入2維地圖（百度，高德，OSM），然後對照著2維地圖放模型，最後生成整個地圖的佈局。而實際的問題是2維地圖的精度往往達不到要求，國內的地圖還加入了GPS偏置，所以生成的地圖佈局必定會不太準確。
高精度地圖製作
- 根據模型生成地圖 - 接著上面的地圖佈局來講，雖然得到的地圖佈局不準確，但是我們再根據遊戲中的模型佈局，繪製出高精度地圖，然後把這個高精度地圖給自動駕駛系統使用，基本上也能滿足我們的要求。
- 根據地圖生成模型 - 上述的問題就是遊戲中的真實位置和實際道路的位置有輕微的誤差。要解決上面的問題，我們可以反其道而行之，先生成高精度地圖，即根據真實環境先繪製出高精度地圖，然後再把高精度地圖導入遊戲引擎，動態的生成模型，這個方案的好處是地圖100%是真實場景，而且不需要在遊戲引擎中重新繪製高精度地圖，壞處是建築的模型無法生成。
關於真實場景的地圖生成，目前還沒有一個比較完美的解決方案，都需要大量的工作。下面我們再看下虛擬場景的地圖生成。
虛擬場景地圖生成
虛擬場景的道路生成就比較簡單，主要的應用場景是一些園區，或者一些測試場景。這一部分完全可以製作一個地圖編輯器，類似遊戲中的地圖編輯器，玩家可以根據自己的需求創建遊戲中的地圖，然後再由腳本動態的生成高精度地圖。
這部分的功能主要是對標Carsim等仿真軟件的地圖編輯功能。
說完了地圖，接下來看下車。
2. 車
車主要分為2部分：車的動力學模型，以及傳感器。接下來我們詳細分析下這2部分：
- 車的動力學模型 - 這一部分是傳統仿真軟件的強項，由於應用已經非常成熟，遊戲中的汽車動力學模型都比較簡單，由於CarSim等軟件沒有開源，所以目前短期內一個比較好的解決方案是，仿真器提供API接口，調用CarSim和Simulink等軟件的動力學模型，實現對汽車的模擬。
- 傳感器 - 傳感器主要是GPS、IMU、LIDAR、RADAR、CAMERA等，涉及到傳感器的位置，校準參數等。當然這一部分也可以仿真傳感器視野範圍(FOV)，也可以仿真傳感器的校準算法。
3. 行為
現在我們加載了地圖，車輛，接著我們需要定義一些行為來模擬真實世界。
NPC
npc包括行人和車輛。
- 行人 - 目前主要是模擬行人過馬路，以及在路邊行走，以及更加複雜的場景，例如下雨天打傘的行人，對於這些異常場景，感知模塊不一定能夠正常識別。
- 車輛 - 車輛的行為可以由一些簡單的行為來模擬複雜的行為，例如停車，變道，加速，減速，來組合出超車，會車等複雜行為。也可以通過模擬真實情況的交通流數據，來模擬整個行為。前一種測試的行為比較成熟，後一種需要根據實際的情況提取出行為，再加入補全信息，才能夠正常工作。
天氣
天氣主要是影響傳感器的感知，最主要的就是攝像頭。對LIDAR的影響由於目前沒有閱讀相關平臺是否有加入噪聲，這裡就先不展開了。
- 天氣 - 雨、雪、霧、雲層 調整不同的比率來模擬不同的天氣情況對傳感器的影響，雲層主要是會影響光照變化，多雲投射的陰影對車道線識別等會有影響。
- 時間 - 白天和夜晚不同光照場景下對傳感器的影響。
紅綠燈
這一部分可以歸納為交通信號的行為，其中分為:
- 有保護的紅綠燈 - 各大城市是最普遍的，即有箭頭的紅綠燈，根據對應車道的紅綠燈直行或者拐彎。
- 無保護的紅綠燈 - 即圓形的紅綠燈，對面可以直線的同時，你可以拐彎，需要注意對面直行的車輛，選擇讓車之後再拐彎。
- 無紅綠燈 - 這種常見於郊區路口，需要判斷有沒有車輛經過而讓行或者停止，然後再通過路口。
關於仿真器就介紹完畢了，那麼我們如何控制仿真器來實現這些呢？
API
目前主要是通過python API的方式來控制仿真器加載模型，控制仿真器的行為。好處是不用圖形界面手工操作，可以實現自動化部署。API的主要是根據上述所說仿真器的功能實現統一的接口，實現交互。
部署
為了提高測試效率，我們還需要大規模部署，一個比較好的方式是通過容器化的方式部署。針對於多臺機器，一個顯而易見的需求就是創建一個管理平臺來實現對仿真器的管理。容器部署平臺可以監控對應仿真器的狀態，並且提供可視化的配置界面，生成和部署不同的場景。
- 監控 - 可以監控仿真器的監控狀態，顯示正常和有問題的集群，保存日誌，維護集群的穩定。
- 可視化 - 首先是配置可視化，可以方便的選擇不同的配置（不同的地圖，車，行為）來生成不同的場景，其次是通過可視化反饋仿真結果，屏蔽仿真集群的細節，使用起來更加直觀方便。
總結
最後根據功能劃分，我們可以單獨仿真自動駕駛系統的規劃控制模塊，也可以單獨仿真感知模塊，可以仿真傳感器校準，也可以端到端的仿真所有模塊。可以仿真單個受限的場景，也可以仿真整個地圖。總之，仿真系統需要提供靈活的場景生成框架，統一的API接口，以及大規模部署的能力。
