如何搭建自动驾驶场景？

自动驾驶聊的太多的都是实车道路验证，牛如特斯拉、谷歌之类的国际公司，招兵买马、壮大车队，并联合政府上路测试。因此才会出现各种中等级别的自动驾驶功能出现各种问题，也存在丢掉性命的风险。

由此，引发人们对于自动驾驶车辆量产进程的思考；虽说科技的进步不可避免的需要付出一定的代价，甚至是生命，但是科学家和工程师们希望能尽最大程度的避免事故、财产损失及人员伤亡。

鉴于ADAS控制器的复杂性，其与传统控制器相比，对于时间精度要求高，对数据传输速度要求会更高。这也就是本公众号在之前的文章会提到以太网和TSN的原因。同时，为了降低实车道验证的风险，控制器开发的前期和Prototype的阶段，OEM和Tire1也希望能进行自动驾驶场景搭建，进而在MIL、HIL、VIL这几个阶段可以依据场景进行模拟测试。

首先要求该场景建模软件能提供各种车道和建筑，可以调整包括车道的道面摩擦系数、斜率、岔口及路基。

其次，对于不同天气和大气情况要能完美的体现，能将雨、雪、风、雾等气候加载到模拟环境中，并对整体测试模型产生接近于现实的影响。

车辆本身需要引入各种不同的动力系统模型，支持各种底盘及调整驾驶习惯的参数；并能提供给客户二次开发的界面，使得不同需求的工程师能组建适合自己工作的信息Console.

除此之外，道路上的行人，动物，自行车，摩托车等也需要进行模拟仿真，以此来实现现实生活中各种危险的情景；科学家和工程师的愿望是以接近100%的程度模拟车辆遇到的所有现实场景，进而测试控制器（算法、AI程序）的成熟度。