百度大脑提出自动驾驶仿真系统AADS，论文登上Science子刊( 三 ) 中新网4月3日

此外AADS系统在操作方面也相当简便。在AADS系统中，使用一台安装了激光雷达和双目相机的汽车扫描街道，便可获得自动驾驶仿真的全部素材。 AADS可自动将输入素材分解为背景、场景照明和前景对象。通过AADS中全新开发的视图合成技术，可以在静态背景上

改变视点，生成任意视角的真实图片。比如，扫描街景图片后， AADS系统可以变换街景图片的视角，进而模仿车在不同环境里面行走的动作。

简言之， AADS拥有场景可扩展性和仿真真实性两大现有自动驾驶仿真系统不具备的“杀手级”优势。通过街道与场景扫描， AADS仿真系统即可快速、全自动地产生逼真的车流、行人等物体运动数据。此外， AADS系统可以进一步扩展，将虚拟元素(如车辆、行人运动)的灵活性与真实世界的丰富性相结合，从而有效、真实的仿真任何位置、任何时间的驾驶场景。值得一提的是， AADS系统采集的仿真数据无需人工标注与处理且生产成本极低，真正为自动驾驶提供低成本、最全面、最多样的仿真测试保障。