清华大学——自动驾驶汽车平台技术基础第二册第6章
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Chapter 6 自动驾驶汽车辅助开发平台
Outline
自动驾驶汽车仿真平台 自动驾驶汽车数据平台 本章小结
自动驾驶汽车仿真平台
为了保证自动驾驶车辆开发的安全性、有效性和可持续性，必须进行广泛的开 发和测试。然而传统的自动驾驶路测昂贵耗时，具有风险性且只能够在有限交通 场景下进行试验。此外，一些特殊场景，如极端天气、传感器故障、道路部分路 段损毁等也不能够进行反复的测试和复现。自动驾驶仿真系统的出现为这个难题 提供了一种安全有效的解决途径。
仿真执行模式
支持同时高效运行多个场景。 支持在Apollo环境中验证一个或多个模块。
自动驾驶汽车仿真平台
Apollo仿真平台使用简介
当前版本启用以下评分指标： 碰撞检测、红灯违规检测、超速检测、越野检测
、到达测试Leabharlann Baidu硬制动检测、加速测试、路由寻径 测试、结点检测中的变道行为、人行横道上的行 人避让、紧急制动、停车标志处停车。
自动驾驶汽车仿真平台
仿真平台行业现状概览 随着自动驾驶汽车研发热度的逐步提升，仿真测试平台也吸引了广泛的关注，近
年来出现了一大批商业仿真平台。 下图列出了近年来发布自动驾驶仿真平台的公司、发布的产品及特色，方便读者
了解仿真平台发展历史。
自动驾驶汽车仿真平台
大多数研发自动驾驶技术的科技公司和初创企业不遗余力地搭建了属于自己的仿 真平台。这其中包括Waymo、英伟达、百度等目前在自动驾驶技术方面投入最多 的公司。
自动驾驶汽车仿真平台
仿真平台的构成
仿真平台包含仿真层和硬件层两大模块 仿真层：仿真车辆模型设计、多仿真传感器模拟、多虚拟交通场景构建 硬件层：1）硬件控制层与仿真层相连接构成闭环测试系统，用于全面
测试和验证硬件和算法；2）仿真传感器信息、车身状态由仿真层输入 到算法，计算后输出结果到硬件控制单元，生成相应的控制指令，如刹 车，油门、转向指令等，再传回到仿真层对车辆进行相应控制。
仿真可视化界面
表现实时路况，例如当前车道、交通灯和车 速限制。
输出模块的可视化，例如路径、障碍物和规 划轨迹。
显示自动驾驶车辆的状态，例如速度，航向 和制动/油门状态。
自动驾驶汽车仿真平台
使用方法 开发符合Apollo模块接口的算法 Apollo仿真服务允许用户为某些模块插入自己的算法，例如动作规划。用户可以订 阅仿真平台发布的消息作为他们自己的算法的输入。最好的方法是从开源Apollo派 生出自己的Git。
• 输出车辆状态的全局信息，包括
• 支持系统整套算法和运行环境的上传与运行。 速度、刹车油门状态。
自动驾驶汽车仿真平台
Apollo关键技术 Apollo 仿真平台通过 2 个不同层次的实现方式来进行大幅度优化。从宏观角度出 发，通过大规模分布式化来进行；所以Apollo 仿真从最开始，就是以分布式仿真 作为方向的。其次，从微观角度出发，通过动态变速仿真来进行具体仿真测试。
仿真平台模块标准API
自动驾驶汽车仿真平台
使用方法 管理所需要的场景组成 在“场景管理”（Scenario Management）页面中，用户可以根据测试需求对测 试场景进行分组。只需输入新的组别名称，然后选择要包含在该组中的测试方案， 也可以删除不再需要的组。
自动驾驶汽车仿真平台
典型仿真平台介绍——Apollo仿真平台
在Apollo中，对仿真平台的定位是不仅仅是真实，而是要能够进一步展现智能汽 车算法中的问题。
因为在整个算法迭代闭环中，光贴合真实场景是不够的，还需要能够发掘问题，发 现了问题后才能去修正问题。 开发过程从开发到仿真再回到开发，仿真平台跟开发过程应串联成一个闭环。只
自动驾驶汽车仿真平台
行业共建仿真测试平台 2018年11月15日，中国汽车技术研究中心有限公司发布了“驾驶场景仿真平
台” 。平台是由中汽中心公司的数据资源中心依据丰富的驾驶场景数据库并深 度整合工具链资源打造的高水平、高精度、高集成、高兼容的自动驾驶仿真平台 ，能够面向ADAS/AD功能开发、仿真测试、产品验证及评价等领域提供专业化 的技术及咨询服务，并为ISO/ASAM等国际场景数据标准格式开发与应用提供技 术支撑。
自动驾驶汽车仿真平台
Apollo仿真平台特点：
1）内置高精地图的仿真场景
3）智能的场景判别系统
• 基于路型：包括十字路口、调头、直行、弯道 目前开放了多个判别标准：碰撞检
等；
测、闯红灯检测、限速检测、在路
• 基于障碍物类型：包括行人、机动车、非机动 检测、到达目的地检测等。
车等；
• 基于道路规划：包括直行、调头、变道、转弯
Apollo仿真平台使用简介
仿真场景
目前提供了大约200个情景案例，包括： 不同类型的道路，如交叉路口，掉头车道，直通
车道，丁字路口和弯道。 不同类型的障碍物，如行人，汽车，自行车等。 不同的驾驶计划，例如车道跟随，掉头，车道变
换，左转，右转和车道合并。 不同的红绿灯状态，如红色，黄色和绿色。
Apollo仿真平台大规模分布式架构
自动驾驶汽车仿真平台
Apollo关键技术 动态变速仿真技术，本质上是对无人车复杂数据流进行流控的过程。分解来讲： 1）对于处理时间较短的帧，压缩了数据处理的间隔； 2）对于处理时间较长的帧，等待处理完成再继续处理后续的帧。
Apollo仿真平台动态变速仿真技术
自动驾驶汽车仿真平台
、并道等；
4）3D展示
• 基于红绿灯信号：包括红灯、黄灯、绿灯。 • 提供实时路况，包括当前车道、
红绿灯、限速；
2）场景运行与算法上传
• 算法模块输出的可视化信息，包
• 支持同时多场景的高速运行；
括路径规划、动态障碍物、规划
• 支持单算法模块的上传运行；
轨迹等；
• 提供整车环境的单个模块的仿真结果；
有闭环的东西才能构成持续迭代和持续优化状态。 Apollo仿真平台在Apollo各模块算法迭代中的地位非常重要。
Worldsim场景和logsim场景。 Worldsim：手动创建场景。通过特定且明确定义的障碍物行为和交通灯状
态手动创建的。它们在明确定义的环境中测试自动驾驶汽车非常简单而有效 。然而，它们确实缺乏现实世界交通条件下的复杂性。 Logim：从真实世界的数据中提取。这种更现实，但也更具不确定性。感 知的障碍可能是模糊的，交通条件更复杂，为各模块算法开发增加了难度和 挑战。
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自动驾驶汽车仿真平台 自动驾驶汽车数据平台 本章小结
自动驾驶汽车仿真平台
为了保证自动驾驶车辆开发的安全性、有效性和可持续性，必须进行广泛的开 发和测试。然而传统的自动驾驶路测昂贵耗时，具有风险性且只能够在有限交通 场景下进行试验。此外，一些特殊场景，如极端天气、传感器故障、道路部分路 段损毁等也不能够进行反复的测试和复现。自动驾驶仿真系统的出现为这个难题 提供了一种安全有效的解决途径。
仿真执行模式
支持同时高效运行多个场景。 支持在Apollo环境中验证一个或多个模块。
自动驾驶汽车仿真平台
Apollo仿真平台使用简介
当前版本启用以下评分指标： 碰撞检测、红灯违规检测、超速检测、越野检测
、到达测试Leabharlann Baidu硬制动检测、加速测试、路由寻径 测试、结点检测中的变道行为、人行横道上的行 人避让、紧急制动、停车标志处停车。
自动驾驶汽车仿真平台
仿真平台行业现状概览 随着自动驾驶汽车研发热度的逐步提升，仿真测试平台也吸引了广泛的关注，近
年来出现了一大批商业仿真平台。 下图列出了近年来发布自动驾驶仿真平台的公司、发布的产品及特色，方便读者
了解仿真平台发展历史。
自动驾驶汽车仿真平台
大多数研发自动驾驶技术的科技公司和初创企业不遗余力地搭建了属于自己的仿 真平台。这其中包括Waymo、英伟达、百度等目前在自动驾驶技术方面投入最多 的公司。
自动驾驶汽车仿真平台
仿真平台的构成
仿真平台包含仿真层和硬件层两大模块 仿真层：仿真车辆模型设计、多仿真传感器模拟、多虚拟交通场景构建 硬件层：1）硬件控制层与仿真层相连接构成闭环测试系统，用于全面
测试和验证硬件和算法；2）仿真传感器信息、车身状态由仿真层输入 到算法，计算后输出结果到硬件控制单元，生成相应的控制指令，如刹 车，油门、转向指令等，再传回到仿真层对车辆进行相应控制。
仿真可视化界面
表现实时路况，例如当前车道、交通灯和车 速限制。
输出模块的可视化，例如路径、障碍物和规 划轨迹。
显示自动驾驶车辆的状态，例如速度，航向 和制动/油门状态。
自动驾驶汽车仿真平台
使用方法 开发符合Apollo模块接口的算法 Apollo仿真服务允许用户为某些模块插入自己的算法，例如动作规划。用户可以订 阅仿真平台发布的消息作为他们自己的算法的输入。最好的方法是从开源Apollo派 生出自己的Git。
• 输出车辆状态的全局信息，包括
• 支持系统整套算法和运行环境的上传与运行。 速度、刹车油门状态。
自动驾驶汽车仿真平台
Apollo关键技术 Apollo 仿真平台通过 2 个不同层次的实现方式来进行大幅度优化。从宏观角度出 发，通过大规模分布式化来进行；所以Apollo 仿真从最开始，就是以分布式仿真 作为方向的。其次，从微观角度出发，通过动态变速仿真来进行具体仿真测试。
仿真平台模块标准API
自动驾驶汽车仿真平台
使用方法 管理所需要的场景组成 在“场景管理”（Scenario Management）页面中，用户可以根据测试需求对测 试场景进行分组。只需输入新的组别名称，然后选择要包含在该组中的测试方案， 也可以删除不再需要的组。
自动驾驶汽车仿真平台
典型仿真平台介绍——Apollo仿真平台
在Apollo中，对仿真平台的定位是不仅仅是真实，而是要能够进一步展现智能汽 车算法中的问题。
因为在整个算法迭代闭环中，光贴合真实场景是不够的，还需要能够发掘问题，发 现了问题后才能去修正问题。 开发过程从开发到仿真再回到开发，仿真平台跟开发过程应串联成一个闭环。只
自动驾驶汽车仿真平台
行业共建仿真测试平台 2018年11月15日，中国汽车技术研究中心有限公司发布了“驾驶场景仿真平
台” 。平台是由中汽中心公司的数据资源中心依据丰富的驾驶场景数据库并深 度整合工具链资源打造的高水平、高精度、高集成、高兼容的自动驾驶仿真平台 ，能够面向ADAS/AD功能开发、仿真测试、产品验证及评价等领域提供专业化 的技术及咨询服务，并为ISO/ASAM等国际场景数据标准格式开发与应用提供技 术支撑。
自动驾驶汽车仿真平台
Apollo仿真平台特点：
1）内置高精地图的仿真场景
3）智能的场景判别系统
• 基于路型：包括十字路口、调头、直行、弯道 目前开放了多个判别标准：碰撞检
等；
测、闯红灯检测、限速检测、在路
• 基于障碍物类型：包括行人、机动车、非机动 检测、到达目的地检测等。
车等；
• 基于道路规划：包括直行、调头、变道、转弯
Apollo仿真平台使用简介
仿真场景
目前提供了大约200个情景案例，包括： 不同类型的道路，如交叉路口，掉头车道，直通
车道，丁字路口和弯道。 不同类型的障碍物，如行人，汽车，自行车等。 不同的驾驶计划，例如车道跟随，掉头，车道变
换，左转，右转和车道合并。 不同的红绿灯状态，如红色，黄色和绿色。
Apollo仿真平台大规模分布式架构
自动驾驶汽车仿真平台
Apollo关键技术 动态变速仿真技术，本质上是对无人车复杂数据流进行流控的过程。分解来讲： 1）对于处理时间较短的帧，压缩了数据处理的间隔； 2）对于处理时间较长的帧，等待处理完成再继续处理后续的帧。
Apollo仿真平台动态变速仿真技术
自动驾驶汽车仿真平台
、并道等；
4）3D展示
• 基于红绿灯信号：包括红灯、黄灯、绿灯。 • 提供实时路况，包括当前车道、
红绿灯、限速；
2）场景运行与算法上传
• 算法模块输出的可视化信息，包
• 支持同时多场景的高速运行；
括路径规划、动态障碍物、规划
• 支持单算法模块的上传运行；
轨迹等；
• 提供整车环境的单个模块的仿真结果；
有闭环的东西才能构成持续迭代和持续优化状态。 Apollo仿真平台在Apollo各模块算法迭代中的地位非常重要。
Worldsim场景和logsim场景。 Worldsim：手动创建场景。通过特定且明确定义的障碍物行为和交通灯状
态手动创建的。它们在明确定义的环境中测试自动驾驶汽车非常简单而有效 。然而，它们确实缺乏现实世界交通条件下的复杂性。 Logim：从真实世界的数据中提取。这种更现实，但也更具不确定性。感 知的障碍可能是模糊的，交通条件更复杂，为各模块算法开发增加了难度和 挑战。