01 引言

隨著智能駕駛仿真測(cè)試等技術(shù)的快速發(fā)展，行業(yè)評(píng)估體系已從單一的“測(cè)試?yán)锍虜?shù)”向更全面的“場(chǎng)景覆蓋度”及“邊緣場(chǎng)景”檢驗(yàn)演進(jìn)。在此趨勢(shì)下，實(shí)車(chē)測(cè)試向仿真環(huán)境遷移已成為提升驗(yàn)證效率與安全的必然選擇。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，一套成熟的自動(dòng)駕駛算法驗(yàn)證通常遵循“99.9%仿真測(cè)試+0.09%封閉場(chǎng)地測(cè)試+0.01%公開(kāi)道路測(cè)試”的黃金比例[1]。

然而，當(dāng)前市場(chǎng)上主流的仿真工具所構(gòu)建的場(chǎng)景，大多集中于結(jié)構(gòu)清晰、標(biāo)線完整的規(guī)范化道路環(huán)境，如城市高架、筆直高速及標(biāo)準(zhǔn)停車(chē)場(chǎng)。這些“結(jié)構(gòu)化道路”雖然是現(xiàn)代路網(wǎng)的重要組成部分，卻遠(yuǎn)未涵蓋真實(shí)世界路況的多樣性。當(dāng)智駕系統(tǒng)需要向更高階的L3、L4級(jí)別邁進(jìn)，或當(dāng)車(chē)輛需進(jìn)入礦區(qū)、鄉(xiāng)野、山地等特殊區(qū)域時(shí)，那些缺乏清晰車(chē)道線、路面起伏不平的“非結(jié)構(gòu)化道路”，便成為制約系統(tǒng)實(shí)際落地與可靠運(yùn)行的關(guān)鍵瓶頸。

因此，實(shí)現(xiàn)高效、真實(shí)且可擴(kuò)展的非結(jié)構(gòu)化道路仿真能力，已成為當(dāng)前智能駕駛測(cè)試驗(yàn)證領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)與迫切需求。在此背景下，本文旨在系統(tǒng)闡述非結(jié)構(gòu)化道路仿真的必要性、當(dāng)前面臨的技術(shù)難點(diǎn)及其解決方案。

02 非結(jié)構(gòu)化道路測(cè)試必要性

在傳統(tǒng)的ODD（運(yùn)行設(shè)計(jì)域）定義中，非結(jié)構(gòu)化道路常被歸類為“特定場(chǎng)景”。然而在實(shí)際交通環(huán)境中，城鄉(xiāng)結(jié)合部、復(fù)雜山路、臨時(shí)施工路段以及各類園區(qū)內(nèi)部道路等場(chǎng)景占有相當(dāng)比例。

對(duì)智駕算法而言，結(jié)構(gòu)化道路具備高精地圖先驗(yàn)信息、清晰的車(chē)道線與規(guī)范交通標(biāo)志，測(cè)試條件相對(duì)明確。而非結(jié)構(gòu)化道路則缺乏此類結(jié)構(gòu)化信息，系統(tǒng)必須完全依靠自身感知與決策能力：

車(chē)道標(biāo)識(shí)缺失或模糊：車(chē)輛需依賴視覺(jué)、雷達(dá)等多源數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)判斷可行駛區(qū)域，無(wú)法直接依賴車(chē)道線進(jìn)行跟蹤。

道路幾何形狀復(fù)雜：與高速公路平緩線形不同，鄉(xiāng)村或山地道路常包含急彎、連續(xù)彎道乃至之字形坡道，對(duì)車(chē)輛動(dòng)力學(xué)控制與軌跡規(guī)劃提出更高要求。

地形與環(huán)境因素耦合顯著：在非結(jié)構(gòu)化道路上，路面常存在起伏、坑洼、混合材質(zhì)等情況，形成復(fù)雜的三維實(shí)體結(jié)構(gòu)，影響車(chē)輛通過(guò)性與控制穩(wěn)定性。

若仿真測(cè)試僅局限于理想化道路環(huán)境，則系統(tǒng)在真實(shí)復(fù)雜路況中可能因無(wú)法識(shí)別道路邊界或應(yīng)對(duì)突發(fā)顛簸而產(chǎn)生預(yù)期外的行為。因此，針對(duì)非結(jié)構(gòu)化道路的仿真測(cè)試并非功能補(bǔ)充，而是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從基礎(chǔ)功能到魯棒性提升的必經(jīng)環(huán)節(jié)。

03 非結(jié)構(gòu)化道路仿真難點(diǎn)

目前主流仿真地圖生成多依賴于OpenDRIVE等標(biāo)準(zhǔn)格式或內(nèi)部定制格式。這類格式主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化道路設(shè)計(jì)，擅長(zhǎng)描述車(chē)道拓?fù)?、連接關(guān)系與路口結(jié)構(gòu)（左車(chē)道是誰(shuí)，右車(chē)道是誰(shuí)，路口組成是怎樣的）。

道路編輯器示例

然而，當(dāng)需要描述依山而建、邊緣不規(guī)則、表面存在隨機(jī)破損的土路時(shí)，現(xiàn)有格式往往顯得不足：

難點(diǎn)一：地形建模能力有限。傳統(tǒng)高精地圖導(dǎo)入仿真后多為平面投影，缺乏高程與路面形態(tài)細(xì)節(jié)，車(chē)輛動(dòng)力學(xué)反饋仍基于平坦路面假設(shè)，難以真實(shí)反映坡度與起伏的影響。

難點(diǎn)二：場(chǎng)景編輯靈活性不足。若要在仿真中構(gòu)建包含混合路況的極端測(cè)試場(chǎng)景，通常需要借助專業(yè)三維建模工具從零開(kāi)始建造，此類模型往往缺失道路邏輯信息，導(dǎo)致難以進(jìn)行場(chǎng)景交互測(cè)試與系統(tǒng)性驗(yàn)證。

由此形成當(dāng)前仿真測(cè)試的兩難局面：要么使用具有完整邏輯路網(wǎng)但缺乏真實(shí)地形表現(xiàn)的“理想道路”，要么采用外觀逼真卻難以嵌入測(cè)試邏輯的純視覺(jué)場(chǎng)景。

04 aiSim解決方案

針對(duì)上述問(wèn)題，aiSim通過(guò)集成外部三維編輯工具，建立了一套高效的工作流程，實(shí)現(xiàn)邏輯路網(wǎng)與高真實(shí)感地形的有機(jī)結(jié)合。其核心流程包括：OpenDRIVE導(dǎo)入 → Atlas地圖轉(zhuǎn)換 → Unreal/Blender編輯 → Atlas地圖導(dǎo)出 → aiSim高保真仿真運(yùn)行。

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：從OpenDRIVE到Atlas

aiSim支持直接導(dǎo)入行業(yè)通用的OpenDRIVE格式地圖，并將其轉(zhuǎn)化為內(nèi)置的Atlas地圖格式。

Atlas格式同時(shí)保留道路網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)義標(biāo)簽、交通信息與地形數(shù)據(jù)，使得原始地圖具備可通過(guò)編輯工具進(jìn)行地形深化處理的擴(kuò)展能力。

靈活地形編輯：Unreal Editor與Blender的協(xié)同

通過(guò)aiSim插件，用戶可在Unreal Editor中直接調(diào)用地圖資源，并借助Blender進(jìn)行網(wǎng)格編輯，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路幾何與地表形態(tài)的精細(xì)化調(diào)整：

- 大范圍地形重塑：在UE或Blender中重新分配地形網(wǎng)格，通過(guò)拖拽、變形及參數(shù)化方式生成多樣化的地勢(shì)起伏。

- 路面細(xì)節(jié)刻畫(huà)：使用Blender可模擬路面裂縫、隆起、車(chē)轍等局部特征，這些特征不僅體現(xiàn)為視覺(jué)紋理，同時(shí)可具備物理碰撞屬性與材質(zhì)特性。

閉環(huán)測(cè)試驗(yàn)證：高保真傳感器與物理仿真

編輯后的非結(jié)構(gòu)化道路地圖可直接被導(dǎo)入aiSim仿真器，并結(jié)合高保真仿真?zhèn)鞲衅鬟M(jìn)行場(chǎng)景方針：

- 車(chē)輛動(dòng)力學(xué)反饋：在地圖編輯過(guò)程中定義的路面坑洼、坡度變化將直接影響車(chē)輛模型的狀態(tài)輸出，車(chē)輪響應(yīng)、車(chē)身姿態(tài)等行為均可以得到準(zhǔn)確模擬。

- 感知系統(tǒng)仿真：結(jié)合aiSim的高保真?zhèn)鞲衅髂Ｐ?，可?fù)現(xiàn)雷達(dá)在碎石路面產(chǎn)生的復(fù)雜點(diǎn)云模式、攝像頭在顛簸條件下的卷簾快門(mén)效應(yīng)等圖像效果。配合語(yǔ)義標(biāo)簽信息，能夠?yàn)楦兄惴?yàn)證提供準(zhǔn)確的基準(zhǔn)真值。

05 結(jié)語(yǔ)

總而言之，aiSim可以說(shuō)是為智駕測(cè)試提供了一條有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜道路環(huán)境的編輯路徑。無(wú)論是鄉(xiāng)村土路或礦山坡道，使用者無(wú)需完全依賴成本高昂的實(shí)地采集與高風(fēng)險(xiǎn)實(shí)車(chē)測(cè)試。

此外通過(guò)OpenDRIVE至Atlas的邏輯轉(zhuǎn)換，結(jié)合Unreal Editor與Blender的編輯能力，即可在仿真環(huán)境中構(gòu)建各類具有挑戰(zhàn)性的非結(jié)構(gòu)化道路場(chǎng)景，為自動(dòng)駕駛算法的完善與驗(yàn)證提供有效支撐。

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康謀是一家自動(dòng)駕駛解決方案供應(yīng)商（前身是虹科自動(dòng)駕駛事業(yè)部）。

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