rFpro开发的高精度数字双胞胎新技术,可提高车辆AI系统的性能

据外媒报道，英国仿真软件专家rFpro创建了东京首都高速道路都心环状线（Shuto Expressway Inner Circular route）的高精度数字双胞胎，旨在模拟一些最具挑战性的道路，降低收集真实世界数据的成本和风险，从而加快AI训练。该虚拟环境已被主要的汽车制造商采用，用于自动驾驶汽车开发。

这段长35公里的路段也被称为C1路段高速公路。rFpro利用勘测级激光雷达扫描数据，对该路段进行建模，创建了精度在1毫米以内的车辆动力学级别路面，精确模拟道路上的每个凸起物和井盖等。

该模拟环境不仅在几何特征上高度精确，而且在功能上也非常精确，其中成千上万的路标、标记和路边物体都被单独分类，这对于许多ADAS和自动驾驶系统的开发至关重要，因为这些系统的训练数据集依赖全景分割。

rFpro董事总经理Matt Daley表示，“对于自动驾驶车辆而言，C1路段是全球最具挑战性的城市道路之一，拥有不断变化的道路曲率和海拔、复杂密集的交叉路口，以及大量的道路标志和标记，不仅是测试自动驾驶技术的理想环境，也是安全训练和开发自动驾驶功能的完美道路。”

该数字双胞胎还允许用户添加智能和脚本化的交通流量，以在该模型中创建数量几乎无限的测试场景，还可以有各种各样的车辆类型、速度、颜色和交通密度。此外，rFpro系统还允许大量人员同时在模型中驾驶，从而创建和记录最复杂的极端场景。这也提供了一种经济高效、时间效率高的方法，以创建大量可用的训练数据，从而提高车辆AI系统的性能。

Daley还表示，“在现实中，为此种类型的公路网络收集大量和种类繁多的训练数据非常昂贵、耗时，并具有潜在危险，而我们的东京C1道路模型为全球开发工程师和研究人员提供了一种高度复杂的道路网络。”rFpro创建了不断增长的高精度数字双胞胎库，包含100多个地区的其他公共道路路线、试验场和测试轨道，东京高速公路是其中最新的一个。Daley 补充道，“还有大量经客户委托、根据客户自己的试验场和测试地点创建的私人模型。”

由于此类模型具有高保真度特性，rFpro的数字双胞胎还可用于车辆其他领域的工程设计与开发过程，包括车辆动力学处理、制动和转向操作研发等。Daley表示，“我们的模型可使用户在仿真方面的投资实现效益最大化。用户可以复制复杂的交通场景，以测试自动变速箱和引擎测绘器在交通中的表现。重要的是，这些仿真和测试可与现实世界中的同一条道路上的真实表现相互关联。”
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