梁恩云，高琛，葉少檳，賴粵

（廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，廣州 510006）

0 引言

進(jìn)入21世紀(jì)以來，AI、通信技術(shù)的快速發(fā)展與傳統(tǒng)汽車工業(yè)的深度融合，智能化的汽車成為了現(xiàn)代工業(yè)時(shí)代最有前景的應(yīng)用。近10年來，國內(nèi)外各個(gè)汽車廠商和眾多研究機(jī)構(gòu)都在該新興領(lǐng)域作出了巨大的投入和研究，力求自動(dòng)駕駛汽車能夠早日投入商用。然而，Tesla公司和Uber公司在自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)的過程中發(fā)生的重大事故讓整個(gè)技術(shù)行業(yè)陷入了沉思，反映出技術(shù)層面存在一定的問題。

在國外，2016年美國汽車工程學(xué)會(huì)對自動(dòng)駕駛的定義［1］和自主程度進(jìn)行了分級規(guī)劃，以Level 0～5級分別對應(yīng)無自動(dòng)駕駛、駕駛輔助、部分自動(dòng)化駕駛、有條件化自動(dòng)駕駛以及完全化自動(dòng)駕駛［2］，并且做出了可靠的評估。認(rèn)為目前自動(dòng)駕駛技術(shù)處于2級到3級之間的安全階段，其存在的不足是測試方面安全性低，測試效率低且測試標(biāo)準(zhǔn)在各個(gè)地區(qū)不統(tǒng)一。從美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）的研究數(shù)據(jù)來看［3］，一輛汽車大約要在人為駕駛43.6萬英里（70萬公里）才會(huì)遇到一起事故，而且大約人為駕駛1億英里（1.6億公里）導(dǎo)致1人死亡。在我國，習(xí)近平總書記［4］提出了要圍繞人工智能、基因編輯、醫(yī)療診斷、無人駕駛和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域加強(qiáng)開發(fā)，尤其要加強(qiáng)自動(dòng)化安全性方面的建設(shè)，多實(shí)際道路安全測試等。然而，考慮到安全問題，目前自動(dòng)駕駛算法90%在仿真平臺(tái)上完成，9%在封閉測試場完成，僅有1%通過實(shí)際道路測試完成［4］。自動(dòng)駕駛仿真測試是自動(dòng)駕駛技術(shù)的重要一環(huán)，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，正是為了彌補(bǔ)實(shí)際路測的不足，可以在確保安全的前提下，將實(shí)測的交通場景映射到虛擬空間中，節(jié)省測試時(shí)間和成本并能確保測試安全，助力自動(dòng)駕駛技術(shù)汽車的快速落地。

目前，自動(dòng)駕駛測試方法主要分為三類：軟/硬件在環(huán)測試、封閉測試場測試、開放道路測試。三種測試方法各有優(yōu)缺，但都存在一個(gè)問題，任何單獨(dú)的一種測試方法都不能確保測試效果，將來的自動(dòng)駕駛汽車測試必定是軟/硬件在環(huán)測試、封閉測試場測試、開放道路測試的三者有機(jī)融合［6］。三種測試方法的優(yōu)劣對比分析如表1所示。

表1 三種測試方法的優(yōu)劣對比

隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步，交通場景也逐漸變得復(fù)雜，如表1所述三種現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛測試方法在實(shí)際應(yīng)用中暴露出很多的問題，具體表現(xiàn)為以下幾點(diǎn)：

（1）測試場景碎片化，并不符合實(shí)際使用情況［7］；汽車自動(dòng)駕駛是一個(gè)連續(xù)的過程，符合實(shí)際商用前必須經(jīng)過大量的路測，這對于實(shí)車測試來說花費(fèi)的時(shí)間和成本都是不可接受的。

（2）在真實(shí)物理空間中復(fù)現(xiàn)極端交通場景困難、安全隱患大；如常見的多車沖突，汽車緊急換道或車輛行駛過程中的復(fù)雜光照、雨霧天氣等。

（3）軟/硬件在環(huán)測試依賴動(dòng)力學(xué)模型；數(shù)字化構(gòu)建的車輛動(dòng)力學(xué)模型難以精準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)真實(shí)車輛動(dòng)力學(xué)模型，降低測試精度。

（4）封閉測試場建設(shè)成本高、周期長、靈活性低，難以適應(yīng)自動(dòng)駕駛技術(shù)升級帶來全新的測試需求。

（5）實(shí)際廣泛開發(fā)道路測試中交通參與者隨機(jī)生成，不確定性因素占主導(dǎo)地位，難以開展重復(fù)性的測試。

針對上述問題，相關(guān)專家和學(xué)者［8］從測試安全的角度出發(fā)，加大在虛擬交通場景中開展無人駕駛汽車測試的研究，以盡量少的人力物力消耗來達(dá)到測試要求。近年來，伍朝輝等［9］交通場景數(shù)字孿生構(gòu)建虛實(shí)融合應(yīng)用，認(rèn)為利用數(shù)字孿生技術(shù)中的“虛實(shí)結(jié)合”可以構(gòu)建交通場景數(shù)字孿生體，從人-車-路-環(huán)境四個(gè)維度對交通場景數(shù)字孿生亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析，為自動(dòng)駕駛汽車實(shí)際路測安全性低提供了解決方案［10］。

1 自動(dòng)駕駛仿真測試

1.1 自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展

自20世紀(jì)70年代［11］，以美國為首的發(fā)達(dá)國家已經(jīng)著手對自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行研究，并在可行性和使用等方面取得了突破性的進(jìn)展。2004年在Mojave沙漠舉行的自動(dòng)駕駛挑戰(zhàn)賽直接推動(dòng)了自動(dòng)駕駛汽車的快速發(fā)展；之后，斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院和費(fèi)吉尼亞理工大學(xué)等高校對該技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行深入探究，為自動(dòng)駕駛汽車的落地奠定了基礎(chǔ)。工業(yè)界對自動(dòng)駕駛技術(shù)也寄予厚望，2009年谷歌開啟Waymo自動(dòng)駕駛研究計(jì)劃，隨后Uber、特斯拉、福特、博世、奔馳、豐田等也陸續(xù)進(jìn)軍自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。

我國在20世紀(jì)80年代便已著手自動(dòng)駕駛的研發(fā)［12］，ATB-1是國內(nèi)第一輛自動(dòng)駕駛汽車，于1992年在武漢科技大學(xué)成功研發(fā)。近年來，百度、騰訊、華為等公司也步入該領(lǐng)域研發(fā)［13］，自動(dòng)駕駛技術(shù)引領(lǐng)著整個(gè)汽車行業(yè)的突破。進(jìn)入21世紀(jì)后，伴隨著相關(guān)政府標(biāo)準(zhǔn)和法律法規(guī)的不斷完善［14］，消費(fèi)者對安全性和舒適性需求的日益增長，成為基于環(huán)境感知的汽車ADAS的主要驅(qū)動(dòng)力，5G/V2X網(wǎng)聯(lián)、大數(shù)據(jù)、人工智能、通信等新興技術(shù)的崛起，封閉式場地測試或純仿真測試滿足不了自動(dòng)駕駛技術(shù)升級帶來的全新測試需求［15］。從安全角度，目前國際廣泛公開的道路用于自動(dòng)駕駛汽車測試的依然很難覆蓋復(fù)雜多樣的交通場景。

1.2 自動(dòng)駕駛仿真測試的意義

自動(dòng)駕駛汽車在實(shí)際商用之前，需要經(jīng)歷大量的道路測試。但其作為新興事物，自動(dòng)駕駛汽車依然面臨著巨大的挑戰(zhàn)，如實(shí)際路測所花費(fèi)的高昂費(fèi)用、各國對于自動(dòng)駕駛仿真測試的容忍度、極端交通場景復(fù)現(xiàn)困難、安全隱患大、道路交通環(huán)境及習(xí)慣差異等等，在一定程度上對自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的發(fā)展起到了阻礙作用。

采用實(shí)際路測消耗大量的人力物力。自動(dòng)駕駛是人工智能領(lǐng)域下的一個(gè)范疇［16］，目前處于開發(fā)階段。美國蘭德公司曾提出自動(dòng)駕駛車輛要累計(jì)177億公里的駕駛數(shù)據(jù)才能夠達(dá)到人類的駕駛水平，假設(shè)一支由100輛自動(dòng)駕駛車輛組成的車隊(duì)，不間斷地進(jìn)行測試，平均車速為40公里每時(shí)，則需要大約500年的時(shí)間才能完成測試目標(biāo)，這對于大多數(shù)國家來說都是不可以承受的。

有關(guān)法律法規(guī)以及保險(xiǎn)機(jī)制的缺失限制了自動(dòng)駕駛汽車路測大范圍的開展［17］，我國注重“以人為本”的中心思想，自動(dòng)駕駛汽車現(xiàn)階段尚不能保證絕對安全，故對開放實(shí)際道路用于自動(dòng)駕駛?cè)匀槐３种?jǐn)慎的態(tài)度。但是，僅僅依靠目前廣泛公開的道路配合智能網(wǎng)聯(lián)測試去優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法，難以滿足自動(dòng)駕駛技術(shù)升級帶來的全新測試需求，主要體現(xiàn)為以下5點(diǎn)：

（1）自動(dòng)駕駛汽車缺乏相應(yīng)的交通法律法規(guī)。中國的交通環(huán)境復(fù)雜，難以制定涵蓋方方面面的法律規(guī)章制度。

（2）自動(dòng)駕駛汽車測試不能載人載物，與實(shí)際汽車不符，阻礙自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展。

（3）事故責(zé)任劃分標(biāo)準(zhǔn)缺乏，自動(dòng)駕駛汽車的駕駛主體大多是實(shí)驗(yàn)室的研究人員，與現(xiàn)實(shí)駕駛員存在巨大差別，因此目前現(xiàn)有的大多交通法規(guī)都不再適用。

（4）自動(dòng)駕駛?cè)狈ο鄳?yīng)的保險(xiǎn)理賠機(jī)制?，F(xiàn)階段有關(guān)自動(dòng)駕駛汽車的保險(xiǎn)規(guī)定并沒有真正落實(shí)，造成自動(dòng)駕駛汽車“無險(xiǎn)可投”，測試人員的生命健康得不到保證。

（5）實(shí)際中的極端場景往往都是可遇不可求的，想要重現(xiàn)難度和安全隱患較大。

由于傳統(tǒng)的測試方法無法窮盡復(fù)雜多樣的測試場景，可擴(kuò)展性較差，導(dǎo)致自動(dòng)駕駛測試的效率不高。

1.3 基于虛擬交通場景的仿真測試成為自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵

基于交通場景庫的仿真測試是解決自動(dòng)駕駛研發(fā)測試挑戰(zhàn)的主要路線［18］。虛擬仿真測試主要是通過構(gòu)建虛擬的交通場景［19］、復(fù)雜的照明模型、車輛動(dòng)力學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的感知、決策控制的閉環(huán)仿真測試，以此助力自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展。

在虛擬交通場景中，普通交通場景下的算法也不完善，普通場景如何擴(kuò)展和做到更真實(shí)也是個(gè)問題，場景的豐富性、有效性、真實(shí)性、重復(fù)性難以再現(xiàn)。

在虛擬交通場景中，如何擴(kuò)展普通場景、豐富場景以及提高環(huán)境逼真度依然是現(xiàn)階段的主要突破點(diǎn)。但在仿真平臺(tái)可以輕松自定義各種的極端場景，故業(yè)界普遍的共識(shí)是基于現(xiàn)有企業(yè)仿真軟件進(jìn)行自動(dòng)駕駛測試，優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法。目前現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛仿真軟件及其應(yīng)用特點(diǎn)如表2所示。

表2 自動(dòng)駕駛仿真軟件及其應(yīng)用特點(diǎn)

企業(yè)仿真軟件的最初開發(fā)思想都是以結(jié)合仿真測試、封閉測試場以及開放道路測試三種測試方式去訓(xùn)練和驗(yàn)證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)［20］，模擬輸出的數(shù)據(jù)不僅可用于驗(yàn)證算法的可行性，也可以作為基于人工干預(yù)程度、任務(wù)復(fù)雜度、環(huán)境復(fù)雜度的三維評價(jià)模型的輸入數(shù)據(jù)［21］，基于人-車-交通多維度測試評價(jià)規(guī)則從整車安全、人機(jī)交互、駕駛體驗(yàn)、能耗以及效率等幾個(gè)角度進(jìn)行分析對比，構(gòu)建出自動(dòng)駕駛安全性、交互性、效率性方面的評價(jià)體系。基于仿真平臺(tái)上的測試方法和工具，在研究初期以較少的投資去驗(yàn)證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，開發(fā)主動(dòng)安全系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)汽車系統(tǒng)，但對于后期的算法優(yōu)化，則必須在真實(shí)道路中測試完成。

2 數(shù)字孿生技術(shù)介紹

2.1 數(shù)字孿生概念介紹

數(shù)字孿生這一概念源自美國密歇根州州立大學(xué)的一個(gè)教授［22］的觀點(diǎn)，其總結(jié)為“基于最佳可用的物理模型、結(jié)合升級化的傳感器以及飛行器的歷史數(shù)據(jù)的一個(gè)綜合多物理、多尺度的概率模擬系統(tǒng)來映射出虛擬空間中孿生兄弟的生命周期全過程”。美國NSNA將飛機(jī)的運(yùn)行活動(dòng)進(jìn)行了虛擬化模擬，因此也稱為Digital Twin（數(shù)字孿生），是將實(shí)物向虛擬世界轉(zhuǎn)換的一種方法［23］。

總結(jié)上述定義的理解要點(diǎn)是：數(shù)字孿生就是能夠?qū)⒄鎸?shí)的設(shè)備或系統(tǒng)虛擬世界中映射成數(shù)字版的“克隆體”的方法。這個(gè)“克隆體”也被稱為數(shù)字孿生體，它被創(chuàng)造在虛擬的空間中，是虛擬存在的，它是仿真應(yīng)用的拓展。數(shù)字孿生體最大的特點(diǎn)在于：它是對實(shí)體對象的動(dòng)態(tài)仿真［24］。然而，數(shù)字孿生體的跳動(dòng)并不是隨機(jī)的，它會(huì)跟隨物理對象的設(shè)計(jì)模型、傳感器接收的數(shù)據(jù)、運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)來動(dòng)態(tài)改變。簡言之，實(shí)體對象運(yùn)行的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和外界環(huán)境條件這些參數(shù)都會(huì)在孿生體中呈現(xiàn)出來。對實(shí)體對象使用數(shù)字孿生技術(shù)，最大的優(yōu)勢在于，凡是做對系統(tǒng)有影響的測試時(shí)，可以將其移至數(shù)字孿生體上進(jìn)行，避免對實(shí)體本身的污染，還可以提高測試效率、節(jié)約成本。

此外，數(shù)字孿生還有全生命周期、實(shí)時(shí)和雙向等特點(diǎn)。全生命周期，是指數(shù)字孿生可以貫穿產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開發(fā)、制造、服務(wù)、維護(hù)乃至報(bào)廢回收的整個(gè)周期，它除了能夠幫助企業(yè)更好地制造產(chǎn)品，還幫助用戶更好地使用產(chǎn)品；實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)，是指實(shí)體對象與孿生體之間在構(gòu)建交互通道的基礎(chǔ)上，進(jìn)行數(shù)據(jù)的雙向傳送，兩者并不是完全獨(dú)立的，實(shí)體與虛體之間的映射關(guān)系同時(shí)也具備實(shí)時(shí)性；雙向，是指數(shù)據(jù)在實(shí)體與虛體兩者之間雙向傳輸，孿生體將波動(dòng)數(shù)據(jù)傳輸給實(shí)體，實(shí)體執(zhí)行相關(guān)操作，并將執(zhí)行結(jié)果反饋給孿生體，以虛控實(shí)，對實(shí)體進(jìn)行優(yōu)化，企業(yè)可以利用該信息對實(shí)體采取進(jìn)一步的行動(dòng)和干預(yù)。

2.2 數(shù)字孿生技術(shù)的主流應(yīng)用

近年來，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的崛起，數(shù)字孿生無論是在在學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界都得到廣泛的傳播［25］。這表明，該技術(shù)不僅具有研究價(jià)值，而且非常具有商業(yè)化應(yīng)用前景。全球最具權(quán)威的IT研究與顧問公司Gartner連續(xù)兩年將數(shù)字孿生作為當(dāng)年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢之一。數(shù)字孿生是各種先進(jìn)技術(shù)（尤其是AI和通信）與工業(yè)相結(jié)合發(fā)展而來的技術(shù)和方法，它的發(fā)展、應(yīng)用和落地能夠直接解決當(dāng)前工業(yè)中存在的痛點(diǎn)和難點(diǎn)。其主要應(yīng)用有：

（1）航天航空。飛行器故障診斷、飛行器維護(hù)維修、機(jī)組人員安全、生產(chǎn)及裝配優(yōu)化、工應(yīng)鏈數(shù)字化、發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)與管理。

（2）電力。電廠三維可視化管理、電廠運(yùn)行優(yōu)化、電力設(shè)備健康管理、通用電網(wǎng)模型構(gòu)建。

（3）汽車。汽車研發(fā)環(huán)節(jié)驗(yàn)證、汽車運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷與維護(hù)維修、不同環(huán)境形勢過程模擬。

（4）制造業(yè)。產(chǎn)品設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證、公益規(guī)劃與仿真驗(yàn)證、生產(chǎn)規(guī)劃與執(zhí)行、設(shè)備管理與遠(yuǎn)程監(jiān)測。

（5）城市管理。城市分析與規(guī)劃、動(dòng)態(tài)時(shí)間實(shí)時(shí)優(yōu)化、災(zāi)害模擬與影響預(yù)測、科學(xué)研究與虛擬實(shí)驗(yàn)、交通路線優(yōu)化。

數(shù)字孿生主要應(yīng)用于無法進(jìn)行人為監(jiān)測、監(jiān)測成本高、監(jiān)測危險(xiǎn)性大的各個(gè)場景［26］，然而，并不是所有的場景都適用數(shù)字孿生技術(shù)，當(dāng)場景的需求是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，才考慮使用數(shù)字孿生，它的核心在于應(yīng)用智能化的手段對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和處理，以達(dá)到監(jiān)測、輔助決策和管理優(yōu)化的目的。

2.3 數(shù)字孿生與傳統(tǒng)仿真的區(qū)別

仿真技術(shù)，利用仿真硬件與仿真軟件結(jié)合進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和求解問題來驗(yàn)證系統(tǒng)行為或決策的合理性。它是利用軟件化的方式去驗(yàn)證現(xiàn)實(shí)物理世界的一種方法，只要模型正確，將完整的數(shù)據(jù)輸入并考慮環(huán)境因素，便能得到近似準(zhǔn)確的反映實(shí)際物理模型的特性和參數(shù)。如果說建模是將物理實(shí)體模型化的過程，那么仿真便是驗(yàn)證物理實(shí)體在某個(gè)條件下的有效性和合理性。相較于數(shù)字孿生技術(shù)，仿真技術(shù)僅僅是以離線的方式去模擬現(xiàn)實(shí)世界的一種方式，并不具備分析優(yōu)化功能，更不用說實(shí)時(shí)和雙向數(shù)據(jù)傳輸了。

數(shù)字孿生是將實(shí)體對象想虛擬空間轉(zhuǎn)換的一種方法，通過實(shí)測、仿真和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對物理實(shí)體狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知、預(yù)測、干預(yù)，根據(jù)數(shù)據(jù)分析來進(jìn)行模型自我優(yōu)化，提高物理對象在生命周期內(nèi)的決策能力。

其實(shí)，數(shù)字孿生是仿真應(yīng)用的拓展［27］。數(shù)字化模型的仿真技術(shù)是構(gòu)建和運(yùn)行數(shù)字孿生體的核心技術(shù)，能夠保證孿生體與物理實(shí)體實(shí)現(xiàn)有效閉環(huán)［28］，通過數(shù)字孿生系統(tǒng)的通用架構(gòu)圖可以很清楚地理解到這一點(diǎn)。數(shù)字孿生系統(tǒng)的通用架構(gòu)如圖1所示。

圖1 數(shù)字孿生系統(tǒng)的通用架構(gòu)

數(shù)字孿生與物聯(lián)網(wǎng)、通信、大數(shù)據(jù)等技術(shù)融合，能夠?qū)?shí)際物理對象進(jìn)行預(yù)測、干預(yù)和診斷，通過改進(jìn)虛擬空間中的孿生體模型參數(shù)來優(yōu)化物理實(shí)體。仿真技術(shù)作為數(shù)字孿生方法的核心技術(shù)，是物理實(shí)體與孿生體之間實(shí)時(shí)交互數(shù)據(jù)信息的基石，借助或繼承技術(shù)與傳感器、雷達(dá)等設(shè)備組成數(shù)字交通場景系統(tǒng)，確保孿生體與實(shí)體對象之間的保真、實(shí)時(shí)與閉環(huán)。

3 數(shù)字孿生構(gòu)建虛擬自動(dòng)駕駛交通場景

隨著生活水平的提高，汽車已經(jīng)成為家庭的必備品，隨之而來的交通擁堵、環(huán)境污染、事故頻發(fā)、資源緊缺等現(xiàn)象也日益增加，自動(dòng)駕駛技術(shù)的全面升級為上述問題提供了新的解決方法。完整的自動(dòng)駕駛測試體系能夠提高自動(dòng)駕駛研發(fā)效率，制訂規(guī)范技術(shù)指標(biāo)以及法律法規(guī)。然而，現(xiàn)實(shí)中驟變的天氣光照、交錯(cuò)的車流網(wǎng)絡(luò)、多樣的駕駛?cè)蝿?wù)以及動(dòng)態(tài)的行駛條件都對自動(dòng)駕駛汽車測試提出了新的挑戰(zhàn)。

3.1 交通場景數(shù)字孿生技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的興起推動(dòng)了數(shù)字孿生技術(shù)在交通物流運(yùn)輸方面的應(yīng)用。5G/V2X通信技術(shù)的崛起為數(shù)字孿生的應(yīng)用增加了空間維度［29］，近期數(shù)字孿生在交通方面的應(yīng)用隨處可見，如火車、輪船、汽車和飛機(jī)等等。在建立物流和運(yùn)輸方案時(shí)，數(shù)字孿生可以提供精準(zhǔn)的地理位置、天氣照明模型、路面環(huán)境分析率，降低交通安全隱患。

中國人車混流的交通模式使得傳統(tǒng)的交通仿真模型以及輔助決策方法難以運(yùn)用，對自動(dòng)駕駛技術(shù)更是提出了新的挑戰(zhàn)。我國的道路交通人車混雜、非機(jī)動(dòng)車占道嚴(yán)重、路邊?？俊⑵骄囁佥^低導(dǎo)致交通擁堵的現(xiàn)象隨處可見，現(xiàn)有自動(dòng)駕駛仿真測試［30］的企業(yè)仿真軟件大多采用國外的人車分流的交通實(shí)際和歷史數(shù)據(jù)，不符合我國的實(shí)際道路情況。

數(shù)字孿生可以將物理實(shí)體映射到虛擬空間中［31］，通過衛(wèi)星系統(tǒng)、雷達(dá)系統(tǒng)等高科技手段對實(shí)際物理空間中的交通場景、道路環(huán)境進(jìn)行采集并存儲(chǔ)，為我國實(shí)際的交通問題分析提供了新的突破點(diǎn)。數(shù)字孿生的主要對象是數(shù)據(jù)［32］，基礎(chǔ)技術(shù)主要有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)應(yīng)用三方面。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生，需要進(jìn)行一些基本的操作：

（1）數(shù)據(jù)收集與處理。利用傳感器或其他物聯(lián)網(wǎng)手段對道路交通的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，結(jié)合AI技術(shù)對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、理解、建模、應(yīng)用。

（2）構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。對實(shí)際的道路交通環(huán)境進(jìn)行數(shù)字化處理，搭建三維立體的交通場景數(shù)字孿生體［33］。

（3）數(shù)據(jù)應(yīng)用。將虛擬空間中的交通場景數(shù)字孿生體與實(shí)際道路交通場景相結(jié)合［34］，達(dá)到監(jiān)測、輔助決策和管理優(yōu)化的目的。

3.2 搭建數(shù)字孿生交通場景的關(guān)鍵技術(shù)分析

與其他場景不同，交通場景相對復(fù)雜，主要包含人-車-道路-環(huán)境四個(gè)要素，每個(gè)要素之間存在較強(qiáng)的耦合關(guān)系。在對交通場景建模時(shí)，除了需要構(gòu)建單個(gè)要素交通場景的數(shù)字孿生模型［35］，還需要考慮該要素與其他要素之間的聯(lián)系，且后者相對更重要，要素之間的聯(lián)系是實(shí)際交通場景與數(shù)字孿生交通場景實(shí)時(shí)交互的基礎(chǔ)［36］，能夠雙向準(zhǔn)時(shí)地反映出實(shí)際交通場景的變化?；旌辖煌▓鼍皵?shù)字孿生構(gòu)架與共融系統(tǒng)原型可如圖2所示。

圍繞復(fù)雜交通數(shù)字孿生的人-車-路-環(huán)境四個(gè)要素構(gòu)建與融合這一思想，考慮交通運(yùn)行場景特征，從圖2系統(tǒng)框圖出發(fā)，分析交通場景構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)。

圖2 混合交通場景數(shù)字孿生構(gòu)架與共融系統(tǒng)原型

3.2.1 檢測數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的路面病害建模

由于路面經(jīng)歷長時(shí)間的碾壓，出現(xiàn)或多或少的裂縫、車轍、坑洼、下沉、錯(cuò)位等現(xiàn)象，而對交通場景進(jìn)行建模［37］時(shí)很少會(huì)考慮到這方面的影響。研究檢測數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的路面病害與動(dòng)態(tài)變化技術(shù)，在對道路檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析和語義標(biāo)注的基礎(chǔ)上，對常見的道路病害數(shù)字化建模，提高對實(shí)際道路環(huán)境分析率，降低道路病害對自動(dòng)駕駛測試帶來的影響。

可以結(jié)合時(shí)間不同序列的路面病害模型，根據(jù)材料建立衰減參數(shù)模型，構(gòu)建路面損傷過程的動(dòng)態(tài)變化和預(yù)測模型，結(jié)合我國“以人為本”的思想，從安全的角度出發(fā)，支持交通參與者開展路面病害和路面平整度等相關(guān)的評價(jià)與決策。

3.2.2 混合交通流環(huán)境的車輛駕駛行為建模

我國的道路交通環(huán)境比較復(fù)雜，混合交通流的場景十分常見，而目前很多現(xiàn)有的企業(yè)仿真軟件大多都只考慮小轎車開展自動(dòng)駕駛仿真測試［38］，很少會(huì)考慮貨車、公交車、自行車或電動(dòng)車模型，兼容性比較差。針對國內(nèi)小轎車、貨車、自行車/電動(dòng)車、公交車混合交通流的行為特征以及仿真方法，分析不同車道的固有屬性和換道模式，研究交通信號適配與優(yōu)化分析的方法，在虛擬交通場景中構(gòu)建現(xiàn)實(shí)交通交通流的數(shù)字孿生體，實(shí)時(shí)地基于動(dòng)態(tài)交通流進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化?；诨旌辖煌鳝h(huán)境的車輛行為建模，獲得在復(fù)雜場景下的車輛行為的決策行為［39］，為自動(dòng)駕駛汽車的落地起到了推動(dòng)作用，并且借助復(fù)雜交通流環(huán)境中的車輛特征來優(yōu)化被測車輛的運(yùn)行模型，搭建更具包容性的汽車跟馳模型/變道模型［40］，融合實(shí)例數(shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合迭代，不斷優(yōu)化模型。

3.2.3 在線數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生環(huán)境仿真

自動(dòng)駕駛仿真測試交通場景［41-44］不僅包含路面、混合交通流，還包括在復(fù)雜的天氣、光照/照明、信號燈等環(huán)境因素。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高速發(fā)展，氣象、路面信號燈、電子誘導(dǎo)牌都可以利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行互聯(lián)，可以便捷地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳，視頻檢測數(shù)據(jù)、設(shè)施檢測數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測等功能。但目前數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建的模型仍未考慮到這一方面的影響，造成物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)環(huán)境、仿真場景脫節(jié)，難以反映出當(dāng)下最實(shí)時(shí)的信息。

對交通場景中的物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征與虛擬環(huán)境模型之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)交通場景在線數(shù)據(jù)與孿生體場景中顯示與環(huán)境要素設(shè)定?；谠诰€氣候、光照數(shù)據(jù)的環(huán)境仿真技術(shù)，借助城市空間視頻影像和多元的傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)上傳，實(shí)現(xiàn)不同條件下的交通場景仿真。分析物聯(lián)網(wǎng)，尤其是5G/V2X傳輸?shù)脑诰€數(shù)據(jù)［45］的不同變化對人-車-路-環(huán)境四個(gè)交通場景要素的影響，通過在線數(shù)據(jù)融合、環(huán)境構(gòu)建、聯(lián)動(dòng)響應(yīng)的不斷迭代，實(shí)現(xiàn)更貼合實(shí)際的數(shù)字孿生交通場景構(gòu)建［46］。

3.2.4 人-車-路-環(huán)境的混合交通場景的構(gòu)建與融合

交通場景中的人-車、人-路、人-環(huán)境、車-路、車-環(huán)境之間都存在強(qiáng)烈的耦合關(guān)系，在對其單一要素進(jìn)行建模時(shí)，需要考慮該元素對其他元素的影響，利用這種耦合關(guān)系構(gòu)建人-車-路-環(huán)境交互反饋場景框圖，在虛擬空間中構(gòu)建數(shù)字孿生交通場景，實(shí)時(shí)地反映現(xiàn)實(shí)交通場景的動(dòng)態(tài)變化。這樣，可以在不污染實(shí)際交通場景的基礎(chǔ)上，利用數(shù)字孿生交通場景在同一交通場景對多個(gè)參數(shù)與對象進(jìn)行同步定位、數(shù)據(jù)通信以及交互設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)不同對象對環(huán)境或不同對象之間的同步感知、實(shí)時(shí)交互和決策行為數(shù)據(jù)采集分析。

研究路面病害變化對車輛運(yùn)行、參與者感知的影響，考慮環(huán)境變化對交通出行、參與者的直觀感受，探索人們不遵循交通規(guī)則的行為對交通車輛運(yùn)行的影響，實(shí)現(xiàn)人-車-路-環(huán)境混合交通場景合理融合。

3.3 交通場景數(shù)字孿生的創(chuàng)新應(yīng)用

基于數(shù)字孿生的交通場景其核心在于數(shù)字孿生技術(shù)中的“虛實(shí)結(jié)合”［47-79］，將真實(shí)的交通場景映射到虛擬的空間中，實(shí)時(shí)地觀察孿生交通場景數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化，采取相應(yīng)的行為去優(yōu)化現(xiàn)實(shí)交通場景［50］。從上面闡述的關(guān)鍵技術(shù)可以看出，數(shù)字孿生使得交通系統(tǒng)具有萬物可連，萬物相連的能力，將人-車-路-環(huán)境等要素?cái)?shù)字化建模映射到虛擬世界，搭建虛實(shí)結(jié)合，以虛控實(shí)的復(fù)雜交通孿生系統(tǒng)，適用于自動(dòng)駕駛仿真測試、新型交通車輛研發(fā)等領(lǐng)域。

基于車輛運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)分析，結(jié)合智能化道路基礎(chǔ)設(shè)施、車用無限通用網(wǎng)絡(luò)5G/V2X以及車用高精度的地理定位技術(shù)，構(gòu)建含數(shù)字孿生交通場景的自動(dòng)駕駛仿真測試系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)啟動(dòng)駕駛算法的測試，助力自動(dòng)駕駛汽車投入市場商用?；跀?shù)字孿生場景的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)框圖如圖3所示。

圖3 基于數(shù)字孿生場景的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)

自動(dòng)駕駛汽車在實(shí)際商用之前，都需要經(jīng)過大量的功能安全和性能安全測試。以確保消費(fèi)者和公眾的安全［51］。整個(gè)開發(fā)的測試過程需要經(jīng)歷軟件在環(huán)、硬件在環(huán)、車輛在環(huán)、封閉測試場測試以及開放道路測試五大步驟［52］。軟件在環(huán)仿真，將編譯的生產(chǎn)源代碼集成到數(shù)學(xué)模型仿真中，提供一個(gè)實(shí)用的虛擬仿真環(huán)境來對大型復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)控制策略開發(fā)和測試；隨著顯卡圖像技術(shù)的進(jìn)步，仿真環(huán)境精度越來越高，但純虛擬環(huán)境遠(yuǎn)不能窮盡所有可能的場景，這就需要硬件在環(huán)測試。硬件在環(huán)依靠電子控制器與真實(shí)傳感器連接，有真實(shí)的數(shù)據(jù)接入，讓仿真測試系統(tǒng)更近一步；硬件層面上的檢查之后，自動(dòng)駕駛汽車還需要進(jìn)行車輛在環(huán)測試，將自動(dòng)駕駛系統(tǒng)集成到真實(shí)車輛中，并在實(shí)驗(yàn)場地構(gòu)建模擬道路、交通場景以及環(huán)境因素，從而構(gòu)成完整測試平臺(tái)方法，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能驗(yàn)證、預(yù)期功能安全性測試驗(yàn)證、各種風(fēng)險(xiǎn)場景測試等。

車輛在環(huán)測試的關(guān)鍵是要確保車輛運(yùn)行的狀態(tài)與實(shí)際道路行駛近似，通過在實(shí)驗(yàn)場地搭建完整的虛擬交通測試環(huán)境，包括道路設(shè)施、交通車輛、行人、自然環(huán)境等。將真實(shí)車輛置于模擬測試環(huán)境中完成不同的駕駛?cè)蝿?wù)，實(shí)現(xiàn)多種多樣的交通車輛配置及復(fù)雜的局部交通場景。

通常在虛擬環(huán)境中，可以覆蓋很多案例場景的參數(shù)空間，確定臨界工況，測試極端場景，可獲得自動(dòng)駕駛系統(tǒng)應(yīng)對極端交通場景的有效模型。但現(xiàn)階段交通模擬和駕駛員模擬的仿真精度以及車輛系統(tǒng)模型的仿真置信度都存在技術(shù)挑戰(zhàn)，需要進(jìn)行實(shí)車測試，來比較虛擬測試與真實(shí)測試中的行為，驗(yàn)證指定場景的系統(tǒng)表現(xiàn)，那么就需要封閉場和公開道路實(shí)車測試。

4 結(jié)語

“虛實(shí)結(jié)合、以虛控實(shí)”的數(shù)字孿生交通場景為自動(dòng)駕駛仿真測試注入了新的血液，為構(gòu)建創(chuàng)新型智慧交通帶來了新挑戰(zhàn)和機(jī)遇。從測試安全的角度，總結(jié)虛擬交通場景對自動(dòng)駕駛測試的重要性、數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展以及特點(diǎn)，創(chuàng)新地將數(shù)字孿生應(yīng)用于自動(dòng)駕駛虛擬的交通場景的構(gòu)建中；關(guān)于數(shù)字孿生交通場景模型的構(gòu)建，分別從人-車-路-環(huán)境四個(gè)方面出發(fā)，進(jìn)行技術(shù)分析。研究表明，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及通信技術(shù)的發(fā)展，使得交通系統(tǒng)具備了萬物可連，萬物相連的特點(diǎn)，引入數(shù)字孿生，提高自動(dòng)駕駛汽車測試的安全性與測試效率，助力智慧交通數(shù)字化轉(zhuǎn)型中“數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化”得以真正落地。