交通工程跨界思考无人驾驶仿真中的交通流仿
2023/4/27 来源：不详白癜风治疗哪些好的方法 http://pf.39.net/bdfyy/bdfyc/150916/4697483.html
无人车的领头羊Waymo的CEO曾对外宣称，Waymo无人驾驶系统80%的改进都来自其仿真系统Carcraft。那么身为头号功臣的无人驾驶仿真到底是什么？而其中的交通流仿真又是何物，有何可用平台，请看来自交通工程的跨界思考。
1.驶向VisionZero的无人驾驶
据世界卫生组织最新数据显示，每年约有万人由于道路交通事故而死亡，其中超过90%的交通事故是人为因素造成的[1]。而无人驾驶从不醉酒、分心或是疲劳，这些因素分别占所有致命事故起因的41%、10%和2.5%。生命可贵，是任何其它社会利益都无法交换的，这也是VisionZero（无人伤亡的全球性道路交通安全项目）的核心原则[2]，而无人驾驶是实现VisionZero的重要途径。
全球道路交通伤害[1]。
2.多少里程可以验证安全？
然而无人驾驶也面临着许多挑战，比如恶劣的天气、复杂的交通环境等等，因此在某些场景下的表现可能无法匹敌人类驾驶员，甚至存在新的更加严重的事故风险（如网络攻击）。那么无人驾驶到底如何才能证实其安全性？
著名战略咨询公司兰德就无人驾驶的安全可靠性及所需路测里程进行了统计分析[3]，其分析报告显示，在95%的置信度下，无人驾驶系统需要进行约50亿英里的路测才可证明其事故率显著小于人类驾驶员，也就是辆车在全天24小时、全年天及平均车速为25英里每小时的情况下，需要测试约年！
95%置信度下所需路测里程[3]。
3.仿真是第一生产力
仿真在无人驾驶的开发测试及评价过程中是必不可少的。在年Waymo在其仿真系统Carcraft的测试里程已突破25亿英里，每天测试里程可以达到万英里，而全年实际路测里程仅万英里[4,5]。Waymo的CEO曾对外宣称，Waymo无人驾驶系统80%的改进都来自其仿真系统Carcraft。
“长远来看，我们做无人车的单位必须要坚持一件事，模拟环境必须占到绝大部分发展过程。99%安全验证应该是在模拟环境情况下做出来的，0.9%左右应该在TestTrack做，最后少部分在公共交通道路来做”，密歇根大学MCity移动出行中心主任彭晖教授在国际汽车智能共享出行大会如是分享[6]，基于计算机仿真技术对自动驾驶系统进行虚拟测试与评价已经成为行业普遍共识[7]。
具体来说，无人驾驶仿真系统由虚拟场景与无人驾驶车辆组成[8]，其中无人驾驶车辆包括车辆模型、动力学模型、传感器模型，而虚拟场景则可以进一步分为动态与静态层次，路网（Layer1）、交通设施（Layer2）属于静态层，交通管控造成的道路或交通设施的临时性改变（Layer3）、交通流（Layer4）、环境条件（Layer5）均属于动态层。
路网指车道级的道路信息，交通设施为实现交通管理、安全防护的道路基本设施，如交通标志、防护栅栏等。第三层则为临时性交通管理与控制，如车道临时封闭、改变限速等。第四层交通流是指道路上连续行驶形成的车流，古有“车水马龙”之说，车如流水，马如游龙，也正是交通流的含义。最后一层环境条件则是天气等自然环境。
虚拟场景的五个层次[9]。
4.什么是交通流仿真？
交通流是动态层中最为复杂多变的要素，但是现有的虚拟测试工具（开源如百度的Apollo，Intel的CARLA，微软的AirSim；其它如PreScan，VTD）都缺乏高逼真度交通流场景模拟能力，因此无法满足高等级自动驾驶测试需求。而无人驾驶仿真中的交通流仿真目前其实是微观交通流仿真，主要研究每个车辆-驾驶员单元的行为交互，相应的宏观层面则将交通流视作由大量车辆组成的可压缩连续流体介质，
