2.1.1 国外场景仿真技术研究现状

1.VTD

VTD（Virtual Test Drive）是德国VIRES公司开发的一套用于ADAS、主动安全和自动驾驶的完整模块化仿真工具链。VIRES已经于2017年被MSC软件集团收购。VTD目前运行于Linux平台，它的功能覆盖了道路环境建模、交通场景建模、天气和环境模拟、简单和物理真实的传感器仿真、场景仿真管理以及高精度的实时画面渲染等，可以支持从SIL到HIL和VIL的全周期开发流程，开放式的模块式框架可以方便地与第三方的工具和插件联合仿真。VIRES也是广泛应用的自动驾驶仿真开放格式OpenDRIVE、OpenCRG和OpenSCENARIO的主要贡献者，VTD的功能和存储也依托于这些开放格式。VTD的仿真流程主要由路网搭建、动态场景配置、仿真运行三个步骤组成。

1）VTD提供了图形化的交互式路网编辑器Road Network Editor（ROD），在使用各种交通元素构建包含多类型车道复杂道路仿真环境的同时，可以同步生成OpenDRIVE高精地图。

2）在动态场景的建立上，VTD提供了图形化的交互式场景编辑器ScenarioEditor，提供了在OpenDRIVE基础上添加用户自定义行为控制的交通体，或者是某区域连续运行的交通流。

无论是SIL还是HIL，无论是实时还是非实时的仿真，无论是单机还是高性能计算的环境，VTD都提供了相应的解决方案。VTD运行时可模拟实时高质量的光影效果及路面反光、车身渲染、雨雪雾天气渲染、传感器成像渲染、大灯光视觉效果等（图2-1）。

2.PreScan

PreScan是由Tass International研发的一款ADAS测试仿真软件，2017年8月被西门子收购。PreScan是一个模拟平台，由基于GUI的、用于定义场景的预处理器和用于执行场景的运行环境构成。工程师用于创建和测试算法的主要界面包括MATLAB和Simulink。PreScan可用于从基于模型的控制器设计（MIL）到利用软件在环（SIL）和硬件在环（HIL）系统进行的实时测试等应用。PreScan可在开环、闭环以及离线和在线模式下运行。它是一种开放型软件平台，其灵活的界面可连接至第三方的汽车动力学模型（如CarSIM和dSPACE ASM）和第三方的HIL模拟器/硬件（如ETAS、dSPACE和Vector）。PreScan由多个模块组成，使用起来主要分为四个步骤：搭建场景、添加传感器、添加控制系统、运行仿真（图2-2）。

1）搭建场景：PreScan提供一个强大的图形编辑器，用户可以使用道路分段，包括交通标牌、树木和建筑物的基础组件库，包括机动车、自行车和行人的交通参与者库，修改天气条件（如雨、雪和雾）以及光源（如太阳光、车灯和路灯）来构建丰富的仿真场景。新版的PreScan也支持导入OpenDRIVE格式的高精地图，用来建立更加真实的场景。

2）添加传感器：PreScan支持种类丰富的传感器，包括理想传感器、V2X传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、单目和双目相机、鱼眼相机等。用户可以根据自己的需要进行添加。

3）添加控制系统：可以通过MATLAB/Simulink建立控制模型，也可以和第三方动力学仿真模型（如CarSIM、VI-Grade，dSPACE ASM的车辆动力学模型）进行闭环控制。

4）运行仿真：3D可视化查看器允许用户分析仿真的结果，同时可以提供图片和动画生成功能。此外，使用ControlDesk和LabView的界面可以用来自动运行仿真批次的场景以及运行硬件在环模拟。

3.CarMaker

CarMaker以及相关的TruckMaker和MotorcycleMaker是德国IPG公司推出的动力学、ADAS和自动驾驶仿真软件。CarMaker首先是一个优秀的动力学仿真软件，提供了精准的车辆本体模型（发动机、底盘、悬架、传动、转向等），除此之外，CarMaker还打造了包括车辆、驾驶员、道路、交通环境的闭环仿真系统（图2-3）。

1）IPG Road：可以模拟多车道、十字路口等多种形式的道路，并可通过配置GUI生成锥形、圆柱形等形式的路障；可对道路的几何形状以及路面状况（不平度、粗糙度）进行任意定义。

2）IPG Traffic：交通环境模拟工具，提供丰富的交通对象（车辆、行人、路标、交通灯、道路施工建筑等）模型，可实现对真实交通环境的仿真。测试车辆可识别交通对象并由此进行动作触发（如限速标志可触发车辆进行相应的减速动作）。

3）IPG Driver：先进的、可自学习的驾驶员模型，可控制在各种行驶工况下的车辆，实现诸如上坡起步、入库泊车以及甩尾反打方向盘等操作；并能适应车辆的动力特性（驱动形式、变速器类型等）、道路摩擦系数、风速、交通环境状况，调整驾驶策略。

CarMaker作为平台软件，可以与很多第三方软件进行集成，如ADAMS、AVLCruise、rFpro等，可利用各软件的优势进行联合仿真。同时，CarMaker配套的硬件提供了大量的板卡接口，可以方便地与ECU或者传感器进行HIL测试。

4.PTV Vissim

Vissim是德国PTV公司提供的一款世界领先的微观交通流仿真软件。Vissim可以方便地构建各种复杂的交通环境，包括高速公路、大型环岛、停车场等，也可以在一个仿真场景中模拟包括汽车、轨道交通和行人的交互行为（图2-4）。它是专业规划和评价城市与郊区交通设施的有效工具，也可以用来仿真局部紧急情况交通的影响、大量行人的疏散等。Vissim的仿真可以达到很高的精度，包括微观的个体跟驰行为和变道行为，以及群体的合作和冲突。Vissim内置了多种分析手段，既能获得不同情况下的多种具体数据结果，也可以从高质量的三维可视化引擎获得直观的理解。无人驾驶算法也可以通过接入Vissim的方式使用模拟的高动态交通环境进行仿真测试。

5.CarSim

CarSim以及相关的TruckSim和BikeSim是Mechanical Simulation公司开发的强大的动力学仿真软件，被世界各国的主机厂和供应商广泛使用。CarSim针对乘用车、轻型货车，TruckSim针对多轴和双轮胎的货车，BikeSim针对两轮摩托车。CarSim是一款整车动力学仿真软件，主要从整车角度进行仿真，它内建了相当数量的车辆数学模型，并且这些模型都有丰富的经验参数，用户可以快速使用，免去了繁杂的建模和调参的过程。CarSim模型在计算机上运行的速度可以比实时快10倍，可以仿真车辆对驾驶员控制、3D路面及空气动力学输入的响应，模拟结果高度逼近真实车辆，主要用来预测和仿真汽车整车的操纵稳定性、制动性、平顺性、动力性和经济性（图2-5）。CarSim自带标准的Matlab/Simulink接口，可以方便地与Matlab/Simulink进行联合仿真，用于控制算法的开发，同时在仿真时可以产生大量数据结果，用于后续使用Matlab或者Excel进行分析或可视化。CarSim同时提供了RT版本，可以支持主流的HIL测试系统，如dSPACE和NI的系统，方便联合进行HIL仿真。

CarSim也有ADAS相关功能的支持，可以构建参数化的道路模型以及200个以上运动的交通物体，使用脚本或者通过Simulink外部控制它们的运动，同时添加最多99个传感器，对运动和静止的物体进行检测。最近的CarSim版本在ADAS和自动驾驶开发方面进行了加强，添加了更多的3D资源，如交通标识牌、行人等，以及高精地图的导入流程。同时CarSim也提供了一个Unreal引擎插件，可以和Unreal引擎进行联合仿真。

6.RightHook

RightHook是一家成立于美国加利福尼亚州的初创公司，为自动驾驶行业提供仿真解决方案。RightHook提供了一整套的工具链，包括RightWorld、RightWorldHD、RightWorldHIL等（图2-6）。RightWorld提供了从高精地图自动重建有丰富细节的虚拟场景的流程，同时提供了简单易用的测试案例创建流程，在案例创建后通过AI算法可以对案例进行有机的扩展。RightWorld也提供了包含车辆、行人和自行车的确定性的智能交通仿真模型。RightWorldHD对动力学、天气、时间变化和传感器（包括摄像头、Lidar、Radar、IMU和GPS）的模拟，同时支持丰富的（包括NVIDIA DriveWorks、LCM和ROS）接口。RightWorldHIL提供了对于混合了软件，算法和硬件的HIL测试的支持。

7.NVIDIA Drive Constellation

NVIDIA Drive Constellation是NVIDIA推出的自动驾驶仿真平台，在硬件上主要由两部分组成：一台是DGX服务器，上面运行着Drive Sim软件系统，依托DGX的强大图形计算能力，真实地仿真了实际环境中的光照、夜晚和各种天气变化；另外一台服务器搭载了DRIVE AGX Pegasus车载计算机，用来运行自动驾驶全栈的算法，两部分形成了完整的HIL仿真闭环（图2-7）。

8.AAI

AAI（Automotive Artificial Intelligence）是一家2017年成立于柏林的初创公司。AAI构建了一套复杂的基于高精地图创建的高仿真虚拟环境，将利用人工智能技术将交通参与者集成到虚拟仿真环境中，并利用来自于实际生活中的驾驶行为数据，使用机器学习算法训练参与者行为，从而产生攻击型驾驶员、温和型驾驶员和防御型驾驶员等驾驶员档案，其目标是复制真实世界，逼真地模拟所有道路使用者和环境因素。AAI支持多种传感器模拟，也提供分析器对仿真产生的数据进行深入的分析（图2-8）。

9.AirSim

AirSim是微软研究院开源的一个建立在虚幻引擎（Unreal Engine）上的无人机以及自动驾驶模拟研究项目。AirSim实现为一个虚幻引擎的插件，它充分利用了虚幻引擎打造高还原的逼真虚拟环境的能力，可以模拟阴影、反射等现实世界中的环境，以及虚拟环境可以方便产生大量标注数据的能力，同时提供了简单方便的接口，可以让无人机和自动驾驶的算法接入进行大量的训练（图2-9）。AirSim的主要目标是作为AI研究的平台，以测试深度学习、计算机视觉和自主车辆的端到端的强化学习算法。最新的AirSim也提供了Unity引擎的版本，添加了激光雷达的支持。