只为真实还原道路场景 精益求精的自动驾驶仿真系统

　　近日，南京航空航天大学科研团队突破现有仿真技术障碍，研制了一种增强现实的自动驾驶仿真系统，可自动创建逼真的道路场景，为自动驾驶车辆提供更为可靠且廉价的实验室模拟方法，大规模用于训练和测试评估自动驾驶系统的路径规划和决策算法中。

　　自动驾驶前景良好，需要这些相关的配套技术辅助来作测试，同时仿真技术也会得到一定的发展。这也是科研团队研究这个仿真系统的初衷。动驾驶仿真系统其实就是在弥补与现实环境的差异，现在的研究应该是Z接近真实。

　　驾驶仿真测试靠什么“仿真”?

　　答案是利用安装在车上的各式各样传感器。

　　在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。

　　近年来ADAS市场增长迅速，原来这类系统局限于高端市场，而现在正在进入中端市场，与此同时，许多低技术应用在入门级乘用车领域更加常见，经过改进的新型传感器技术也在为系统布署创造新的机会与策略。

　　ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量， 通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时， 会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。

　　应用技术有哪些?

　　高级驾驶员辅助系统,基础型后视摄像头

　　后视摄像头系统可以帮助驾驶员发现车后的物体或人员，以便在确保安全的情况下倒车并顺利停车入位。高级系统中部署100万像素的高动态范围(HDR)摄像头，并通过非屏蔽双绞线实现高性价比的高速以太网连接和视频压缩。

　　高级驾驶员辅助系统前视摄像头

　　摄像头系统可以分析视频内容，以便提供车道偏离警告(LDW)、自动车道保持辅助(LKA)、远光灯/近光灯控制和交通标志识别(TSR)。在前视黑白摄像头中，图像传感器会向配备DSP扩展的双核MCU提供传入视频帧，以进行图像处理。

　　ADAS的传感器

　　高级辅助驾驶系统基于不同的传感器技术， 77GHz的雷达传感器目前已经在高端奢华轿车上的主动式巡航控制系统(ACC)上应用多年了。该系统的传感器可以丈量前方车辆的速度以及两车之间的间隔，同时可以监测自身车辆的速度和间隔。目前已经在中级轿车和经济型轿车市场上开始应用的机载激光雷达(Lidar)传感器是远程传感器中比较经济的选择。

　　探测到的交通讯号再与eHorizon的数据进行对比，eHorizon能够通过提供基于导航数据的道路基础设施具体信息来支持ADAS的功能。计算置信水平就能决定向司机显示哪种交通讯号。融合这些传感器还能获得一种新的功能，即Sensitive Guidance，这是融合了雷达或摄像机系统的导航系统。导航系统的输出与交通情况、雷达或摄像机传感器相适应，比如监测盲点中或其他车道中的车辆。