自动驾驶仿真场景生成

需求的背景和应用场景

随着智能驾驶技术的快速发展，对自动驾驶系统的测试需求日益增长。然而，实际道路测试存在诸多限制，如安全风险、测试成本高昂及测试环境难以全面覆盖等问题。因此，自动驾驶仿真场景生成技术应运而生，旨在通过三维重建和生成式模型的AI技术，基于智能驾驶汽车实车数据，实现仿真测试场景的实时生成。这将极大地提升测试效率，降低测试成本，并覆盖更多测试场景，从而加速自动驾驶技术的研发与验证。

要解决的关键技术问题

1. 场景重建技术：研究基于测试车辆实车测试数据或量产车辆售后数据的场景重建技术。针对实车数据中存在的路面变化、姿态误差、传感器数据不全面（如无全向激光雷达数据）及光照变化等特点，研发自适应增强技术，以提升场景重建的准确性和真实感。
2. 场景泛化技术：基于已有的测试数据，研究如何提升新视角下的场景重建效果，建立丰富的虚拟资产库，并优化虚拟资产导入仿真系统的效率与效果。
3. 三维重建与生成式模型的综合应用：结合三维重建技术和生成式模型，研究如何在大尺度轨迹变化时，生成具有新视角的仿真场景，以提高测试的全面性和深度。
4. 多传感器数据高效生成：研发多传感器数据的高效生成技术，实现多路摄像头与激光雷达数据的实时、准确生成，以满足自动驾驶系统对多源传感器数据的需求。

效果要求

• 提升测试效率：通过自动驾驶仿真场景生成技术，显著提高自动驾驶系统的测试效率，缩短研发周期。
• 降低成本：减少实际道路测试的需求，从而降低测试成本。
• 增强测试全面性：覆盖更多测试场景，包括极端天气、复杂路况等难以在实际测试中遇到的场景。
• 技术创新：通过自适应增强技术、场景泛化技术、三维重建与生成式模型的综合应用以及多传感器数据高效生成技术，实现自动驾驶仿真技术的创新，提升自动驾驶技术的研发与验证水平。