百度大脑提出自动驾驶仿真系统AADS，论文登上Science子刊( 二 )
近年来 ， 通过仿真系统加速自动驾驶系统测试已经得到国内外企业和学术界认可 ， 成为自动驾驶系统开发和验证的重要组成部分 。 现阶段 ， 最先进的仿真系统 ， 一般都通过游戏引擎渲染真实感的三维模型来生成测试驾驶场景 ， 如NVIDIA Driver Constellation, Intel的CARLA、微软的AirSim等 。 但这些仿真系统正处于瓶颈期 ， 其创建的虚拟模型和车流运动仍然需要手工修正与处理 ， 将消耗大量时间、人力成本 ， 而建立越精确越逼真的场景将越昂贵、越费时 。 此外 ， 游戏引擎渲染得到的CG(Computer Graphics ， 计算机图像)和实景拍摄图在丰富性和真实性上还有差距 ， 导致通过CG图像训练的自动驾驶算法在实景上效果下降 。
针对这一痛点 ， AADS系统可提供有效解决方案 。 AADS系统包含一套全新开发的基于数据驱动的交通流仿真框架和一套全新的基于图像渲染的场景图片合成框架 。 在获得真实感的车流移动和场景图像之后 ， 系统利用增强现实技术可直接、全自动地创建逼真的仿真图像 ， 完全消除了现有仿真系统中游戏引擎渲染图片与真实图片之间的差距 。 换言之 ， 通过AADS系统 ， 自动驾驶系统测试时可彻底告别“五毛”仿真环境 ， 提升测试效果 ， 不断精进自动驾驶算法 。
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