中圖分類號：U461 收稿日期：2025-04-16 DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.07.018

Application and Optimization of Virtual Scenario Generation Technology in the Construction of Autonomous Driving Scene Library

Dai Kunpeng Shanghai Intelligent Connected Vehicle Technology Center Co.，Ltd.，Shanghai 201400，China

Absrtact：Withtherapiddevelopmentofautonomousdrivingtechnology，buildingacomprehensiveandreliableautonomousdriv ingscenariodatabasehasbecomethekeycomponenttoensurethesafetyandreliabilityoftheautonomousdrivingsystem.Virtualscenariogenerationtechnologyplaysanidispensableroleintheconstructionofutonmousdrivingsenariolibaries，hichcansiulate variouscomplex traficscenesandprovidealargenumberamountoftestcasesforthetestingandvalidationofautonomousdrivingalgorithms.Inrecentyears，meemergingtechologicalmetodssuchaseRF，Daussansplasing，ndorldmodelegd， bringingnewideasanddevelopmentdirectionstovirtualscenariogenerationtechnology.Thispaperanalyzestheimportanceoftheau tonomousdivngsenariolibaryteplicationdalngefcedbyirtalenarioneratiohologydfocusthe timization strategies of this technology，hoping to promote the development ofautonomous driving system.

Key words：Autonomous driving;Virtual scenario generation technology;Optimization;Strategy

1前言

自動駕駛技術(shù)是指在車輛在沒有人類駕駛員直接干預(yù)的情況下，自主完成駕駛?cè)蝿?wù)的技術(shù)。然而，要確保自動駕駛系統(tǒng)在各種復(fù)雜和不確定性的場景中都能做出正確的決策，需要大量的測試和驗證[1]。虛擬場景生成技術(shù)能夠構(gòu)建豐富且多樣的駕駛場景，為自動駕駛系統(tǒng)的測試提供了有力支持，不僅顯著降低了測試成本，還有效提升了測試效率，進(jìn)而為自動駕駛系統(tǒng)的優(yōu)化與完善提供了堅實保障[2]。

2自動駕駛場景庫的重要性

2.1有助于確保自動駕駛系統(tǒng)的安全性

a.盡量覆蓋各種危險情況。

現(xiàn)實生活中，要想滿足人類對自動駕駛的實際需求，自動駕駛場景庫需要涵蓋各種可能的危險場景，如突然闖入的行人、車輛的緊急制動、道路上的障礙物等。在實際道路測試中，很難遍歷所有類型的危險情況，而場景庫中的虛擬場景可以精確地模擬這些極端情況。

b.應(yīng)對復(fù)雜交通環(huán)境。

眾所周知，當(dāng)前的交通環(huán)境十分復(fù)雜，包括不同類型的道路（如高速公路、城市道路、鄉(xiāng)村道路等）、不同的交通規(guī)則（如不同國家和地區(qū)的交通法規(guī)差異），以及多變的天氣條件（如晴天、雨天、雪天、霧天等）。自動駕駛場景庫能夠收納各種復(fù)雜的交通環(huán)境因素，通過虛擬場景生成技術(shù)構(gòu)建出各種組合的場景，有助于測試自動駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的決策能力和安全性（圖1）。

2.2有助于加速自動駕駛算法的開發(fā)與優(yōu)化

a.獲得大量數(shù)據(jù)支持。

在實踐發(fā)展中，自動駕駛算法的開發(fā)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。場景庫中的虛擬場景可以快速生成海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括車輛的行駛軌跡、速度、加速度與其他物體的距離等。

圖1自動駕駛場景庫虛擬場景

b.快速迭代測試。

客觀來講，在虛擬場景中進(jìn)行測試可以大大縮短測試周期，且不受時間、地點(diǎn)和天氣等因素的限制。一旦算法在虛擬場景中出現(xiàn)問題，可以立即進(jìn)行修改和優(yōu)化，然后再次進(jìn)行測試，實現(xiàn)算法的快速迭代[3]。

3虛擬場景生成技術(shù)的應(yīng)用

3.1基于規(guī)則的虛擬場景生成

a.交通規(guī)則建模。

在對自動駕駛場景進(jìn)行構(gòu)建時，首先要對交通規(guī)則進(jìn)行建模。不同國家和地區(qū)的交通規(guī)則差異很大，例如，有些地方是靠左行駛，有些地方是靠右行駛；交通信號燈的規(guī)則、限速規(guī)定等也各不相同。

b.車輛和行人行為建模。

車輛和行人的行為也是虛擬場景的重要組成部分。車輛的行為包括正常行駛、加速、減速、變道、轉(zhuǎn)彎等，行人的行為則更加復(fù)雜，如過馬路、在路邊行走、突然奔跑等。基于規(guī)則的虛擬場景生成技術(shù)可以根據(jù)實際觀察和統(tǒng)計數(shù)據(jù)對這些行為進(jìn)行建模，用來測試自動駕駛系統(tǒng)對各種車輛和行人行為的識別和應(yīng)對能力[4]。

3.2基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬場景生成

a.真實數(shù)據(jù)采集與分析。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬場景生成首先需要采集大量的真實交通數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以通過安裝在實際道路上的傳感器（如攝像頭、雷達(dá)等）、車載傳感器以及移動設(shè)備（如智能手機(jī)）等多種途徑獲得。采集到的數(shù)據(jù)包含了豐富的信息，如車輛的軌跡、速度、交通流量、天氣狀況等。

b.場景重建與變異。

在采集和分析真實數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)行場景重建。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺等技術(shù)，將采集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為虛擬場景中的元素，如車輛、道路、行人等。并且，還可以對重建后的場景進(jìn)行變異操作。

3.3基于物理模型的虛擬場景生成

a.車輛動力學(xué)模型。

車輛動力學(xué)模型是虛擬場景生成的重要組成部分。

它描述了車輛在行駛過程中的各種力學(xué)行為，如加速、減速、轉(zhuǎn)彎時的力的平衡關(guān)系。例如，在虛擬場景中，當(dāng)車輛轉(zhuǎn)彎時，根據(jù)車輛動力學(xué)模型，可以準(zhǔn)確地計算出車輛的側(cè)向力、輪胎的摩擦力等參數(shù)，從而模擬出車輛真實的轉(zhuǎn)彎軌跡。

b.環(huán)境物理模型。

環(huán)境物理模型則考慮了道路、天氣等環(huán)境因素對車輛行駛的影響。例如，在雨天的虛擬場景中，根據(jù)環(huán)境物理模型，可以模擬出雨水對道路摩擦力的影響，車輛在濕滑路面上的制動距離會增加，操控性也會變差[5]。

4當(dāng)前虛擬場景生產(chǎn)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

4.1場景真實性的局限

a.行為細(xì)節(jié)的缺失。

在當(dāng)前社會發(fā)展中，盡管虛擬場景生成技術(shù)能夠模擬車輛和行人的基本行為，但在行為細(xì)節(jié)方面仍存在不足。例如，在模擬行人行為時，雖然可以設(shè)置行人的行走速度和方向，但很難準(zhǔn)確模擬行人的表情、肢體語言等細(xì)微特征。而這些細(xì)微特征在某些情況下可能會影響自動駕駛系統(tǒng)的決策。

b.環(huán)境虛擬的不精確。

在環(huán)境模擬方面，虛擬場景生成技術(shù)也存在一定的局限性。其一，場景中數(shù)字資產(chǎn)的細(xì)化程度有限，比如小到路邊石、路燈、標(biāo)志牌、草叢等，這部分的場景虛擬會帶來高昂的成本。其二，生成高一致性的傳感器數(shù)據(jù)比較困難[6]。

4.2計算資源的瓶頸

a.大規(guī)模場景的計算需求。

隨著自動駕駛場景庫的不斷擴(kuò)大，對大規(guī)模場景的模擬需要大量的計算資源。例如，當(dāng)模擬一個大型城市的交通場景時，涉及大量的車輛、行人、道路和建筑物等元素，這需要強(qiáng)大的計算能力來保證場景的實時運(yùn)行。

b.復(fù)雜物理模型的計算負(fù)擔(dān)。

基于物理模型的虛擬場景生成中，復(fù)雜的車輛動力學(xué)模型和環(huán)境物理模型會帶來沉重的計算負(fù)擔(dān)。

4.3場景多樣性的不足

a.罕見場景模擬存在較大難度。

在現(xiàn)實交通中存在一些罕見、危險的場景，如隕石墜落、山體滑坡等自然災(zāi)害場景，或者是一些罕見的交通意外事件。目前的虛擬場景生成技術(shù)在模擬這些罕見場景時面臨很大的挑戰(zhàn)，而這些場景對于測試自動駕駛系統(tǒng)的極限安全性是非常重要的。

b.文化和地域特色場景的覆蓋不全。

不同的文化和地域有著獨(dú)特的交通場景和行為習(xí)慣。例如，一些地方有獨(dú)特的節(jié)日交通模式，或者是特定的交通禮儀。目前的虛擬場景生成技術(shù)在覆蓋這些具有文化和地域特色的場景方面還存在不足。

5虛擬場景生成技術(shù)的優(yōu)化策略

5.1提高場景真實性

a.盡量融合多模態(tài)數(shù)據(jù)。

為了提高場景的真實性，可以融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，注重軟件在環(huán)（Simulation-in-the-loop，SIL）仿真架構(gòu)的設(shè)計。例如，除了采集車輛的軌跡和速度等數(shù)據(jù)外，還可以采集聲音、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)。

b.注重改進(jìn)物理模型。

注重物理模型的改進(jìn)也是提高場景真實性的重要途徑之一。例如，在車輛動力學(xué)模型方面，可以考慮更多的因素，如車輛的懸掛系統(tǒng)、空氣動力學(xué)特性等[7]。在環(huán)境物理模型方面，可以采用更精確的光線傳播模型來模擬不同天氣條件下的光線效果。通過這些改進(jìn)，可以使虛擬場景中的物理現(xiàn)象更加接近現(xiàn)實情況。

5.2優(yōu)化計算資源的利用

a.分布式計算和云計算。

采用分布式計算和云計算技術(shù)可以有效地解決計算資源瓶頸問題。分布式計算可以將大規(guī)模場景的計算任務(wù)分配到多個計算節(jié)點(diǎn)上同時進(jìn)行，提高計算效率。云計算則可以提供強(qiáng)大的計算資源，根據(jù)需求靈活分配。例如，將虛擬場景生成任務(wù)上傳到云計算平臺，可以利用云計算平臺的大規(guī)模計算資源快速生成復(fù)雜的場景，而不需要在本地構(gòu)建昂貴的計算集群。

b.模型簡化和優(yōu)化。

在保證場景模擬效果的前提下，對復(fù)雜的物理模型和行為模型進(jìn)行簡化和優(yōu)化。例如，對于一些對場景影響較小的物理因素，可以采用近似計算或者忽略不計。在車輛動力學(xué)模型中，如果某些情況下空氣動力學(xué)效應(yīng)的影響可以忽略，就可以簡化模型，從而減少計算量，提高虛擬場景的生成速度。

5.3探索場景的多樣性

a.強(qiáng)化數(shù)據(jù)采集和分析。

為了實現(xiàn)場景多樣性，需要強(qiáng)化數(shù)據(jù)采集工作。不僅要采集常見的交通數(shù)據(jù)，還要注重采集罕見場景的數(shù)據(jù)。例如，與氣象部門合作，采集自然災(zāi)害發(fā)生時的交通數(shù)據(jù)，以便能夠模擬這些罕見場景。

b.引入隨機(jī)化和變異機(jī)制。

在虛擬場景生成過程中引入隨機(jī)化和變異機(jī)制。例如，在模擬車輛行為時，可以隨機(jī)設(shè)置車輛的初始狀態(tài)、行駛路線等參數(shù)，增加場景的多樣性[8]。對于已經(jīng)生成的場景，可以通過變異機(jī)制進(jìn)行修改，如改變場景中的天氣條件、增加或減少車輛和行人的數(shù)量等，從而生成更多不同類型的場景。

6結(jié)語

虛擬場景生成技術(shù)在自動駕駛行業(yè)的發(fā)展中具有重要的應(yīng)用價值，但也面臨多方面的挑戰(zhàn)。通過提高場景真實性、優(yōu)化計算資源利用和增加場景多樣性等優(yōu)化策略，可以不斷提升虛擬場景生成技術(shù)的水平，為自動駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性提供有力的保障。未來隨著技術(shù)的快速進(jìn)步，虛擬場景生成技術(shù)將在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。

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