一文读懂高精度地图在自动驾驶仿真测试里的

随着投入市场的自动驾驶功能级别不断升高，如何确保汽车在各种复杂场景下安全行驶是很多科技公司、车企、自动驾驶方案解决商目前正面临的难题。

对于复杂的路网和真实场景而言，采用传统路测来优化自动驾驶算法耗费的时间和成本太高，且开放道路测试仍受到法规限制，极端交通条件和场景复现困难，测试安全也存在一定的隐患。基于以上种种原因，在虚拟环境下进行大规模的仿真测试目前已经基本成为行业“共识”，虚拟仿真测试似乎成为了自动驾驶行业竞争的“新高地“。

仿真测试的重要性

据世界著名咨询公司RAND的报告，自动驾驶车辆需要经过1.5亿英里的测试才能达到和人类驾驶员相当的安全水平，其中95%采用虚拟模拟仿真，5%需要实车路测。

自动驾驶仿真测试场景

相对于传统汽车而言，自动驾驶汽车在测试评价内容、工况、工具链等方面都产生了巨大变化，多样化的交通场景将成为自动驾驶测试中的核心要素。

仿真测试的核心要素

仿真测试是模拟自动驾驶汽车路测的重要方式，通过仿真平台的场景库，快速搭建各种工况的仿真测试场景，让汽车在虚拟状况下运行。

各种工况下的仿真测试场景

总体而言，仿真测试库需要具备以下特点：

1场景库构建数据来源丰富：除了道路基础数据外，还含道路设施天气、时间、特殊情形……等工况，甚至基于交通事故数据建立专题仿真场景。

2场景建模软件可高效建模：建模软件、自动化场景要素提取工具、三维场景编辑工具以及场景库管理工具等必须专业又高效。

3适用于L2+以上多种自动驾驶仿真测试场景：可覆盖AEB、ACC、FCW、LDW等多种功能测试场景。

4项目可视化管理：数据采集、车辆状态、传感器实时工作状态、项目进展进度均可可视化管理。

通过虚拟仿真测试平台进行路测的优势非常明显——在完全不需要量产硬件，也不需要实车的情况下，就可以通过模拟仿真的手段去全面地测试算法，尽可能地将算法部分的Bug提前找出来、解决掉。

高精度地图是自动驾驶仿真测试平台运行的基础

由于高精度地图对车道级路网、道路模型、道路标识、实际道路参与者的三维表征（厘米级精度）及其所在的位置都进行了精确的描述。这些详尽的路况信息对于自动驾驶仿真测试的场景提取和建模意义重大。

高精度地图用于仿真测试

对于复杂的路网和真实场景，场景库越丰富自动驾驶仿真测试平台的功能性越强，易图通具有丰富的数据资源，如SD/HD地图、实际道路采集数据等，这些数据的导入可帮助自动驾驶仿真测试平台制定出大量的仿真场景。

可以说，高精度地图是自动驾驶仿真测试平台运行的基础。

易图通能为仿真测试提供什么服务？

由于道路测绘成果涉及到国家地理机密数据，车厂、仿真平台在处理地图数据时，会有一些准入门槛，需要具有一定测绘资质的图商来进行。

EMG为仿真测试提供的数据合规服务流程

易图通拥有甲级测绘资质，同时布局自动驾驶仿真领域较早，可为客户提供符合法律法规且满足客户要求的仿真测试数据采集、脱敏、存储、仿真测试管理等一体化方案。截至目前易图通已与多家OEM及Tier1合作自动驾驶车辆的验证和仿真项目，目前已完成了30+车型。采集万+公里的中国城市（覆盖京津冀、长三角、珠三角、中西部主要城市等）道路数据，积累数千T数据，包括场景：道路设施天气、时间、特殊情形……

除参与多家国内外知名车厂自动驾驶仿真测试项目外，易图通还与国际知名软件开发商MathWorks等第三方机构在汽车仿真领域建立紧密合作，共同推动自动驾驶仿真测试工具发展，促进仿真测试的商业化落地应用。

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