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自动驾驶仿真测试技术驱动汽车产业智能跃迁
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作者 吴建平 李冠洲 +1 位作者 赵帅 黄玲 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第7期1649-1664,共16页
自动驾驶仿真测试技术作为支撑智能驾驶系统安全验证与商业落地的核心手段,在技术方法与应用场景上取得了显著进展。传统真实道路测试因成本高昂、极端场景覆盖率低及效率瓶颈等问题,难以满足当前日益迫切的高等级自动驾驶(L4级及以上)... 自动驾驶仿真测试技术作为支撑智能驾驶系统安全验证与商业落地的核心手段,在技术方法与应用场景上取得了显著进展。传统真实道路测试因成本高昂、极端场景覆盖率低及效率瓶颈等问题,难以满足当前日益迫切的高等级自动驾驶(L4级及以上)的安全验证需求。仿真测试技术应包含数学建模、虚拟场景、硬件在环(HIL)、混合现实与云仿真集群等多层次的验证体系。数学建模可加速算法开发,虚拟场景仿真提升了感知系统的鲁棒性,HIL测试保障了控制器可靠性,而云仿真集群通过大规模并行计算实现了场景覆盖的指数级扩展。FLOWSIM平台基于模糊数学理论,在真实人类驾驶行为数据的基础上建立了“基因级”人类驾驶行为模型,保障了仿真测试场景中交通流环境的精确性。FLOWSIM-MR基于数字孪生实现了一种自动驾驶虚实结合的测试范式。未来随着自动驾驶技术及相应的测试技术发展成熟,新技术如生成式AI与数字孪生技术将推动仿真测试向更高精度与智能化演进,而国际标准(如ISO 34502)的制定与政产学研协同生态的构建,将成为突破“安全-成本-效率”三角困境的关键。 展开更多
关键词 自动驾驶仿真测试 虚实结合仿真 测试场景库构建 自动驾驶安全验证 驾驶行为建模
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