自動駕駛海量場景建模
自動駕駛汽車在真正商業化應用前，需要進行高達百億級英里的里程測試，并根據測試結果對自動駕駛算法進行持續優化。但是，這種方法會耗費大量的時間和成本，同時開放道路測試受到各地法規的嚴格限制，極端交通條件和場景復現困難。因此，車企普遍采用自動駕駛仿真測試。依托自動駕駛仿真平臺，5小時即可完成約48萬公里的道路測試，但這種方法對基礎設施要求極高。如L4級自動駕駛仿真測試需要大規模計算、百萬量級的場景高并發處理，以及大規模數據存儲能力，遠非一般車企，特別是初創企業所能承受。
功能場景可以描述為，“自車（被測車）在當前車道運行，在自車前方有前車加速運行，自車跟隨前車行駛。” 邏輯場景則提煉出關鍵場景參數，并賦予場景參數特定的取值范圍，如以上描述的場景可提取自車車速，前車車速以及加速度，自車與前車距離等參數，每個參數都有一定的取值范圍和分布特性，參數之間可能還存在相關性。 具體場景則需要選取特定的場景參數值，組成場景參數向量，并通過具體的場景語言表示。
鐵力士科技可以基于場景軟件PreScan、VTD、SCANeR，動力學軟件CarSim、VeDyna軟件和交通流軟件SUMO進行海量的自動駕駛場景建模。目前鐵力士科技已經完成了高速直道場景不同天氣、交通流的場景建模，以及重慶典型山區道路的場景建模。
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