面向自动驾驶的仿真场景自动生成方法综述

来源：中国血液净化杂志2022年第1期北京时间：

作者：邓伟文, 李江坤, 任秉韬, 王文奇, 丁娟

单位：1. 北京航空航天大学交通科学与工程学院, 北京 100191;2. 北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心, 北京 100191;3. 浙江天行健智能科技有限公司, 浙江 嘉兴 314000"],"fundList_en":["National Key R & D Program of China (2018YFB0105103); National Natural Science Foundation of China (U1864201); Beijing Natural Science Foundation (3204046)

摘要：随着自动驾驶测试验证对虚拟仿真场景依赖程度的增加，传统基于专家经验的场景枚举生成方法已无法满足测试需求。数字虚拟仿真场景自动生成方法在场景多样性、危险性、可解释性、生成效率等方面存在巨大技术优势，是提高汽车自动驾驶技术测试验证安全性和可靠性的关键，已成为当前汽车智能化领域的研究热点。在广泛调研场景自动生成方法领域研究成果的基础上，系统地梳理了场景定义、场景解构、基于机理建模的场景生成、数据驱动的场景生成等方向中最新的研究进展，重点分析了一些值得深入研究的问题，最后对未来可能的研究方向进行展望。场景解构方面，针对场景具有无限丰富、极其复杂、不可穷举特征的问题，应重点关注“场地-气象-交通”耦合的多源异构复杂场景解构方法研究；基于机理建模的场景生成方面，针对多样性、边界性的测试需求，重点关注场景组合生成研究、边界场景优化生成及自适应生成研究等方面；基于数据驱动的场景生成方面，采集内容丰富的数据集是研究的基础，应充分挖掘场景数据的测试价值，重点关注场景重构、加速测试的场景采样、危险场景衍生等方面的研究。未来的研究应重点关注以上几个方面，建立完整的自动驾驶虚拟仿真场景自动生成体系，为L4级及以上的高等级自动驾驶大规模仿真测试评估奠定理论基础。

关键词：汽车工程,仿真场景,综述,自动生成,自动驾驶,场景解构,机理建模,数据驱动

基金资助：国家重点研发计划项目（2018YFB0105103）；国家自然科学基金项目（U1864201）；北京市自然科学基金项目（3204046）