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需求背景

近年来，无人驾驶相关技术得到了广泛关注。由于无人驾驶汽车在进行测试时往往会面临较高的危险性，硬件的可靠性、算法的鲁棒性以及对于复杂环境的泛化能力等均会对自动驾驶算法的最终效果带来很大影响。同时，由于自动驾驶算法中包含多个模块，各个模块之间的兼容性也会对算法的实际使用带来影响；另外，在一些危险场景下对无人驾驶算法进行测试，具有很大的危险性，且会在很大程度上提高测试成本。

因此，在进行实际路测之前，需要建立一种安全高置信度的自动驾驶仿真测试系统，在大量的测试场景对无人驾驶相关算法进行仿真分析，提高算法的对复杂环境的鲁棒性和泛化能力，并对硬件可靠性和不同模块间的兼容性进行验证。

自动驾驶仿真测试系统通过搭建测试仿真场景、传感器模型、车辆动力学模型等，将自动驾驶域控制器接入系统当中，实现仿真闭环测试。

然而，现有的一些自动驾驶仿真测试系统大多是面向汽车某些单一功能设计进行的，例如汽车动力总成、发动机、辅助驾驶等，不支持对于整个自动驾驶方案进行仿真测试。

需解决的主要技术难题

企业目前创新提出传感器模型是仿真测试变革的新起点，企业自研全物理级传感器核心建模技术，该技术基于仿真平台能够生成高保真的车载环境感知传感器仿真数据， 还原率逼近95%，目前在全球范围内处于领先水平，但是企业在研发过程中也想和相同领域的高校院所，专家能够有更好的接触和探讨。

期望实现的主要技术目标

仿真对于自动驾驶的重要性已不言而喻，自动驾驶的仿真通过数学建模的方式将实际的应用场景进行数字化还原，建立尽可能接近真实世界的系统模型，无需实车直接通过软件进行仿真测试便可达到对自动驾驶系统及算法的测试验证目的。可以说，一套好的仿真环境可以非常精确地完成对于自动驾驶系统功能性、安全性方面的验证，从而保障自动驾驶的顺利落地。那么，对于自动驾驶而言如此重要的仿真技术目前发展如何，在未来又将以怎样的形式助力自动驾驶的量产落地是行业研发企业需要考虑的问题

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