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2019年12月05日 | AR让自动驾驶更清楚的了解道路威胁（一）
2019-12-05 来源：EEWORLD
翻译自——spectrum， Yiheng Feng and Henry X. Liu
在封闭道路测试中，通过添加模拟车辆来训练自动驾驶系统应对道路上的各种突发状况。
模拟城市:Mcity是一个微型城市，有道路、交通信号和店面。
如果你想知道一辆新车的驾驶是否安全，通过反复试验来来验证它的性能即可。这种测试可能会检验汽车在保持四轮着地的情况下是否能急转弯，在短距离内刹车是否能停止，或者在保护车内人员的情况下在与墙壁的碰撞中能否幸存下来。
但随着汽车在自动驾驶中所占的比重越来越大，这种直接的测试已经不够了。我们还需要知道这辆车是否有足够的智能来应对人类一直以来必须应对的驾驶条件。为了做到这一点，汽车安全保证测试变得不那么像障碍赛，而更像智商测试。
在未来许多年内，自动驾驶汽车将不得不与人类驾驶汽车共享道路。所以测试自动驾驶汽车的“脑力”和“体力”就是要把它们和其他交通工具一起放在路上。但是道路测试带来了两个问题。首先，在部署初期阶段，不能保证所有有关方面的安全;近年来，自动驾驶测试车已经涉及致命事故；其次还需要此类直接测试所需的绝对规模。
大多数时候，测试车辆会像往常一样进行。只有在极少数情况下才会有所不同。我们称这些为边缘情况，它们涉及处于正常经验边缘的事件。例如:一辆卡车突然爆胎，然后倾斜进入你的车道，突然出现在你车前。这种极端情况通常涉及到同时发生的故障，这些很难想象，而且很难进行测试。所以，我们要对一辆自动驾驶的汽车进行多长时间的道路测试，才能宣称它是安全的？
这是一个没有确切时间的答案，不过有一点可以明确的是，我们需要其他策略来衡量自动驾驶的安全性。这里描述的是一种混合了物理车辆和计算机模拟的测试方法，它可能是评估自动驾驶汽车最有效的。
根据美国国家公路交通安全管理局(U.S. National Highway Traffic Safety Administration)汇编的统计数据，在大约1.6亿公里的行驶路程中，致命车祸只会发生一次。这比从地球到太阳的距离还多 (是Waymo车队记录的10倍)，如果想做到这点，需要一辆自动驾驶汽车不停歇的高速行驶需要近200年时间。一个拥有500辆车的车队可能需要10年才能完成这项工作，然后你还要为每一项新设计重新来过。
显然，汽车必须在典型道路测试的基础上增加其他障碍，以尽可能多地发现边缘案例。目前的一种方法是在封闭的测试设施中测试自动驾驶汽车的时候，反复上演已知的边缘案例。以高速闯红灯的汽车为例，十字路口可以建成电影场景，自动驾驶汽车在绿灯亮时通过，同时避开前面非法通过的车辆。
这种方法很有用，但也有局限性。通常需要多辆车来模拟边缘情况，专业司机可能不得不驾驶它们。所有这些都会付出高昂的代价，难以协调。更重要的是，在此类测试的早期阶段没有人能保证自动驾驶汽车将按预期工作。如果出了问题，就会发生真正的事故，甚至会伤害其他车辆上的人。最后，不管布景设计师有多聪明，都不可能创造出一个完全真实的交通环境模型。在现实生活中，一棵树的影子会混淆自动驾驶汽车的传感器，而人孔盖上的雷达反射会让雷达看到一辆没有传感器的卡车。
计算机模拟提供了一种绕过物理测试限制的方法。算法生成虚拟车辆，然后在数字地图上移动它们，使它们与真实世界的道路相对应。如果这样产生的数据随后传播到行驶在同一条道路上的实际车辆上，车辆将准确地测算数据。你可以把它想象成增强现实，让机器人来使用。
虽然当测试车在空旷的道路上行驶时，它也会“认为”周围还有其他车辆。同时，它将来自增强现实和它对真实世界环境的感知收集到的信息发送回仿真平台，因此，真实车辆、模拟车辆，或者其他模拟的对象，都将相互作用。通过这种方式，可以以安全和经济的方式测试各种场景。
工程师们改进了某些类型的计算机模拟，在其中加入了真实的机器，从而改进汽车的增强现实。早在1999年，福特公司(Ford Motor Co.)就通过测量一个实际的转速发动机来为计算机模拟动力系统提供数据。这种混合仿真被称为半实物仿真，工程师们之所以采用这种方法是因为在软件中模仿引擎是非常困难的。了解了这段历史之后，我们意识到这种方法能否反其道而行之——生成模拟车辆，作为测试实际车辆的虚拟环境的一部分。
监控器显示了测试车通过车载传感器看到的所有数据，以及计算机模拟的虚拟交通
关于增强现实对自动驾驶测试的应用案例将会在第二部分详细介绍。
史海拾趣
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