盖世汽车讯 据外媒报道，美国西南研究院（Southwest Research Institute，SwRI）创建出3D仿真工具，用于在模拟真实世界条件的虚拟越野环境中测试自动驾驶汽车。该研究扩大了SwRI对软件在环解决方案的投资，以在从拥挤道路到越野地形的各种场景中测试互联和自动驾驶汽车（CAV）。仿真环境或3D“软件循环”支持对各种场景进行评估，因为通常这些场景在现实世界中的测试成本非常高。

图片来源：SwRI

该技术满足美国国防部（U.S. Department of Defense）对建模和仿真工具的需求，以帮助推进无人地面车辆（UGV，自动化或自主车辆的军事术语）的开发。

SwRI利用内部资金开发出一条技术“管道”，包括定制算法、现成软件、开源工具和公共地图数据。该项目开发出具有3D视频游戏风格界面的“仿真场景调整工具”，用于在越野地形上测试虚拟地面车辆。该仿真器还创建了一个数字孪生，即自动驾驶车辆的虚拟表示，其外观和行为与现实世界中的对应车辆相似。

SwRI智能系统部门工程师Joe Auchter表示：“使用数字双胞胎进行仿真对于UGV的测试和开发至关重要。我们的仿真场景调整工具允许用户将UGV和AV推向极限，并探索在各种仿真环境中的场景下测试，和与在现实世界中测试有何不同，是否会更快速、更安全和更具成本效益？”

SwRI的仿真器由图形引擎、动力学引擎、车辆建模工具、车辆地形交互模型和与自主软件堆栈通信的插件组成。该仿真器使用从地理信息系统（GIS）数据捕获的高程图构建场景，并以图形方式呈现3D地形特征。

第一轮研究结合了圣安东尼奥河管理局（San Antonio River Authority）和其他政府机构进行的空中扫描的数字高程模型（DEM）。

Auchter表示：“我们还开发出算法，以用户可配置的方式扰乱DEM和GIS数据，从而生成合成环境。这允许在仿真中测试新算法和技术，构建众多测试环境，而这些环境与车辆最终将运行的真实地理特定位置共享某些相关特征。”

SwRI的机器学习算法可以模拟激光雷达、雷达、摄像头、GPS和其他系统的计算机视觉和传感输出，以在计算驾驶响应时感知场景对象、运动和位置。当车辆模型在环境中移动时，动力学引擎会模拟由重力和运动引起的力。然后，仿真车辆的重量、速度、马力、重心和其他逼真的特征会被进行编程。图形引擎模拟树木、草地、地形对象和视觉效果，如天空和云彩。

随着技术达到民用和军用准备的高级水平，SwRI已将安全和保障作为自动驾驶车辆和自动驾驶系统开发的优先事项。

SwRI机器人部门助理主任Jerry Towler表示：“自动驾驶汽车的现场测试通常里程不够，且总有新情况发生，但汽车仍然可以遇到传感器和软件的所有边缘情况。建模和仿真有助于测试AV和高级驾驶员辅助系统（ADAS），以在部署到实际测试环境之前和期间增强安全性。”