第2讲 智能车辆仿真与测试技术-仿真与测试

智能车辆仿真与测试技术张三讲师XXXX学院XXXX实验室

12026/10/32026/10/32上节课回顾上节课介绍了：智能车辆的发展历程；自动驾驶分级方法；智能车辆先进辅助系统；智能车辆环境感知与传感器第2讲智能车辆仿真与测试32026/10/301/概述02/智能车辆测试场景库03/智能车辆仿真平台04/仿真与测试评价方法目录/CONTENTS2026/10/3401/概述问题1：大家坐过自动驾驶网约车吗？如果让你设计一辆自动驾驶汽车，你敢直接让它上路测试吗？问题2：如果测试时遇到暴雨、堵车、行人突然横穿马路，一旦出错会有什么后果？2026/10/352026/10/362026/10/372026/10/382026/10/39真实道路测试风险高、成本高、周期长（一辆自动驾驶车真实路测可能需要上百万公里）而仿真测试就能解决这些痛点——它能模拟各种极端场景、反复测试，相当于给智能车辆开了一个虚拟训练场2026/10/3100101/仿真与测试的作用01/概述（1）仿真与测试的定义智能车辆仿真与测试，就是在电脑里搭建一个‘虚拟交通世界’，让智能车辆的‘大脑’（算法）在这个世界里反复‘练习’，测试它能不能应对各种情况，相当于给自动驾驶‘模拟考试’。2026/10/3110101/仿真与测试的作用01/概述（2）必要性智能车辆仿真与测试的必要性主要体现在安全、省钱、高效A.安全性验证是指通过仿真与测试，可以验证自动驾驶汽车在各种情况下的安全性，包括遇到紧急情况时的表现，从而确保车辆在实际道路上的安全性。2026/10/3120101/仿真与测试的作用01/概述（2）必要性B.成本效益是指相比于在实际道路上进行测试，仿真与测试可以节省时间和资源，大幅度降低测试成本，并且可以在更短的时间内覆盖更多的测试用例。2026/10/3130101/仿真与测试的作用01/概述（3）作用C.系统优化：指通过仿真测试，可以对智能车辆的控制算法、感知系统和决策系统进行优化，提高车辆的性能和适应性。自动驾驶算法（感知、决策、控制）仿真与测试系统（真实场景模拟）测试验证评价反馈2026/10/3140101/仿真与测试的作用01/概述（3）作用D.应对多样化场景：测试算法的稳定性、应对突发场景的能力，比如暴雨天识别红绿灯、堵车时自动跟车。2026/10/3150102/仿真与测试的分类与构成01/概述随着科技进步和技术革新，自动驾驶汽车逐渐走向商业化。一般地，自动驾驶汽车商用化需经历三个测试阶段，即仿真测试、封闭场地测试、开放道路测试。（1）仿真测试仿真测试主要是以数学建模的方式将自动驾驶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。2026/10/3160102/仿真与测试的分类与构成01/概述自动驾驶系统开发V字流程中定义的仿真测试包括四种类型：模型在环仿真（model-in-the-loop，MIL）、软件在环仿真（software-in-the-loop，SIL）、硬件在环仿真（hardware-in-the-loop，HIL）以及整车在环仿真（vehicle-in-the-loop，VIL）。2026/10/3170102/仿真与测试的分类与构成01/概述模型在环仿真(MIL)是指在开发和测试嵌入式系统时使用的一种方法，它涉及将系统的软件部分与实际的硬件环境相结合进行仿真。这个方法中，“模型”是指系统的软件部分，而“在环”表示这些模型与系统的实际硬件环境进行交互。在模型在环仿真中，系统的软件部分通常以模型的形式存在，这些模型可以是数学模型、逻辑模型或者控制算法模型。这些模型可以在计算机上运行，并且能够模拟出系统的行为。同时，硬件部分则包括了实际的传感器、执行器和其他外部设备。2026/10/3180102/仿真与测试的分类与构成01/概述软件在环仿真是一种用于开发和测试嵌入式系统的方法，其重点是对嵌入式软件进行测试。这个方法涉及将系统的软件部分与模拟的硬件环境相结合进行仿真。在这个方法中，“软件”指的是系统的软件部分，而“在环”表示软件与模拟的硬件之间的交互。在软件在环仿真中，系统的软件部分通常以实际代码运行的形式存在。硬件部分则包括了实际的传感器、执行器和其他外部设备。2026/10/3190102/仿真与测试的分类与构成01/概述硬件在环仿真是一种用于复杂设备控制器的开发与测试技术。它通过将真实的控制器接入到仿真模型中，采用或部分采用实时仿真模型来模拟被控对象和系统运行环境，从而实现整个系统的仿真测试。硬件在环仿真主要用于对控制器进行全面测试，而且由于接入的是真实的控制器，所以能够以一种高效且低成本的方式进行测试。在硬件在环仿真测试中，实时仿真硬件用于模拟真实被控对象，以有效地“欺骗”控制器，让它以为它正在控制一个真实的被控对象2026/10/3200102/仿真与测试的分类与构成01/概述整车在环仿真通过将整个车辆嵌入到虚拟仿真环境中，模拟车辆的动力学行为，从而对整车的功能、性能、安全性等多方面进行测试与验证。整车在环仿真测试平台通常由多个子系统组成，例如前轴可旋转式转鼓试验台、道路模拟器、环境模拟器等，这些子系统共同构建了一个实验室内的模拟道路、交通场景以及环境因素等。2026/10/3210102/仿真与测试的分类与构成01/概述仿真测试具有三大优势：第一，测试场景配置灵活，场景覆盖率高；第二，测试过程安全，且对于一些CornerCase（极端情况或边界情况）能够进行复现再测试；第三，可实现自动测试和云端加速仿真测试，有利于提升测试效率和降低测试成本。（2）仿真测试-封闭场地测试-开放道路测试关系2026/10/3220102/仿真与测试的分类与构成01/概述仿真测试、封闭场地测试、开放道路测试三者之间互相补充，形成测试闭环，共同促进自动驾驶车辆的研发和标准体系建立。首先，仿真测试结果可以在封闭场地和开放道路进行测试验证；其次，通过道路测试得出的危险场景，将会反馈到仿真测试中，便可有针对性的去调整设定场景和参数空间；最后，仿真测试和封闭场地测试的最终结果要进行综合评价，基于评价结果不断地去完善评价准则和测试场景库。2026/10/3230102/仿真与测试的分类与构成01/概述仿真测试、封闭场地测试、开放道路测试三者之间互相补充，形成测试闭环，共同促进自动驾驶车辆的研发和标准体系建立。首先，仿真测试结果可以在封闭场地和开放道路进行测试验证；其次，通过道路测试得出的危险场景，将会反馈到仿真测试中，便可有针对性的去调整设定场景和参数空间；最后，仿真测试和封闭场地测试的最终结果要进行综合评价，基于评价结果不断地去完善评价准则和测试场景库。图

仿真测试、封闭场地测试、开放道路测试三者关系2026/10/32401/概述把智能车辆比作一个学开车的新手，仿真平台就是‘模拟驾驶机’，场景库就是‘模拟考试题库’，评价方法就是‘考试评分标准’——新手先在模拟机上练熟所有题库，再去考场（真实道路）考试，成功率才会高。第2讲智能车辆仿真与测试252026/10/301/概述02/智能车辆测试场景库03/智能车辆仿真平台04/仿真与测试评价方法目录/CONTENTS2026/10/32602/智能车辆仿真与测试场景库常规场景：城市道路（红绿灯、斑马线、跟车）、高速道路（超车、车道保持）；极端场景：暴雨、大雾、结冰路面、行人突然横穿、车辆违规变道；特殊场景：小区道路（儿童玩耍、宠物穿行）、施工路段（围挡、临时红绿灯）。12345678910511122026/10/32702/智能车辆仿真与测试场景库0201/测试场景定义自动驾驶测试场景是指自动驾驶汽车与其行驶环境各组成要素在一段时间内的总体动态描述，要素组成由所期望检验的自动驾驶汽车的功能决定。简言之，场景可以被视为是自动驾驶汽车行驶场合与驾驶情景的有机组合。特点：场景无限丰富场景极其复杂场景难以预测场景不可穷尽2026/10/32802/智能车辆仿真与测试场景库0201/测试场景定义测试场景要素包括测试车辆自身要素和外部环境要素。外部环境要素又包括：静态环境要素、动态环境要素、交通参与者要素、气象要素等。2026/10/32902/智能车辆仿真与测试场景库0201/测试场景定义测试场景的数据来源包括三大部分：真实数据、模拟数据以及专家经验。（1）真实数据：即现实世界真实发生的，经过传感器采集到或以其它形式被记录保存下来的真实场景数据，包括自然驾驶数据、交通事故数据、路侧单元监控数据、封闭场地测试数据以及开放道路测试数据等。2026/10/33002/智能车辆仿真与测试场景库0201/测试场景定义（2）模拟数据：主要包括驾驶模拟器数据和仿真数据。前者是利用驾驶模拟器进行测试得到的场景要素信息；后者是自动驾驶系统或车辆在虚拟仿真平台上进行测试得到的场景要素信息。2026/10/33102/智能车辆仿真与测试场景库0201/测试场景定义（3）专家经验数据：基于专家的仿真测试经验总结归纳出来的场景要素信息，其中标准法规就是专家经验数据的典型代表。2026/10/33202/智能车辆仿真与测试场景库0201/测试场景定义2026/10/33302/智能车辆仿真与测试场景库0202/场景库定义场景库的核心分类按“环境”分：晴天/雨天/雾天/夜间（对应生活中的不同天气）；按“道路”分：城市/高速/乡村/小区（对应日常出行的道路类型）；按“风险”分：常规场景（安全）、危险场景（突发）、极端场景（罕见但关键）。2026/10/33402/智能车辆仿真与测试场景库0202/场景库定义场景库是一个基于真实数据、虚拟数据以及专家经验数据等不同数据源，通过场景挖掘、场景分类、场景演绎等方式有层级、有规划地构建成的一个完整的场景体系。它能够完成从场景数据的管理和场景测试引擎之间的桥接，实现场景的自动产生、管理、存储、检索、匹配，最后自动生成场景并注入给测试工具。此外，场景库是不同场景的数据集合，以数据库形式表现出来，便于对测试场景进行统一的、有效的组织、管理和应用。场景库包含四种典型测试场景：自然驾驶场景、危险工况场景、标准法规场景、参数重组场景，如表2-1所示。2026/10/33502/智能车辆仿真与测试场景库0202/场景库定义场景库包含四种典型测试场景：自然驾驶场景、危险工况场景、标准法规场景、参数重组场景。2026/10/33602/自动驾驶分级0203/场景库的搭建智能车辆场景库的搭建主要包括三个方面。第一，确定单个虚拟场景的数据存储方式与标准；第二，构建单个自动驾驶虚拟测试场景；第三，在众多的虚拟测试场景中根据特征标签选取适当场景作为场景库的组成部分。整个搭建过程由数据层、场景层再到应用层。首先是数据层，通过采集和处理大量数据，形成基础数据集；其次是场景层，在虚拟仿真环境和工具链的支持下，将数据转化为具体的测试场景；最后是应用层，将场景库应用于实际测试中，以验证智能车辆系统的性能和安全性。2026/10/33702/自动驾驶分级0203/场景库的搭建2026/10/33802/自动驾驶分级0203/场景库的搭建场景库的搭建还需要从数据格式、工具链和测试用例评价体系等方面考虑。场景数据格式是构建虚拟场景数据库的基础，目前国际通用的数据格式包括OPENDRIVE及OPENSCENARIO等。仿真工具链是构建虚拟场景库的关键，目前国内外有10余种虚拟仿真工具能够实现驾驶场景的静/动态特征建模、环境渲染、实时仿真，极大地丰富了虚拟场景库的应用模式与应用领域。选择合适的工具链是构建具有典型性、普适性、代表性虚拟场景库的重要环节。可实现自动化测试是虚拟场景数据库的另一个特点，测试用例的评价规则将被写进数据库，当仿真测试结束后，结合被测对象的性能表现，自动化给出综合评价结果和指标。2026/10/33902/自动驾驶分级0203/场景库的搭建为了应对自动驾驶系统在复杂道路环境中的挑战，国内一些领先企业已经开发了具有代表性的自动驾驶场景库。这些场景库不仅涵盖了多种现实世界的道路和交通情境，还通过虚拟仿真技术提供了丰富的测试数据。这些典型的场景库在自动驾驶技术的研发和验证过程中发挥了关键作用，通过系统化的场景构建和应用，促进了自动驾驶系统的安全性和可靠性的提升。2026/10/34002/自动驾驶分级0203/场景库的搭建2026/10/34102/自动驾驶分级场景库越全面，仿真测试越靠谱——相当于题库越全，新手练得越扎实，考试时越不容易出错。第2讲智能车辆仿真与测试422026/10/301/概述02/智能车辆测试场景库03/智能车辆仿真平台04/仿真与测试评价方法目录/CONTENTS2026/10/34303/智能车辆仿真平台仿真平台的典型架构一般包括仿真框架、物理引擎和图形引擎。其中仿真框架是软件平台的核心，支持传感器仿真、车辆动力学仿真、交通环境仿真、通信仿真等。传感器仿真支持支持摄像头、激光雷达、毫米波雷达以及GPS/IMU等传感器仿真。车辆动力学仿真是基于多体动力学搭建的模型，将包括转向、悬架、制动、I/O硬件接口等在内的多个真实部件进行参数化建模，进而实现车辆模型运动过程中的姿态和运动学仿真模拟。0301/仿真平台典型架构2026/10/34403/智能车辆仿真平台交通场景仿真包括静态场景还原和动态场景仿真两部分。静态场景还原主要通过高精地图和三维建模技术来实现。动态场景仿真既可以通过把真实路采数据经过算法抽取后，再结合已有高精地图进行创建，也可通过对随机生成的交通流基于统计学的比例，经过人工设置相关参数后自动生成复杂的交通环境。例如，可模拟自动驾驶汽车在现实世界中可能遇到的极端情况和危险情况，从模拟暴雨和暴雪等恶劣的天气条件到较弱的光线照明，再到周围车辆的危险操作等。通信仿真支持创建真实或虚拟传感器插件，使用户能够创建特殊的V2X传感器，既可以用来测试V2X系统，又可以生成用于训练的合成数据。0301/仿真平台典型架构2026/10/34503/智能车辆仿真平台1.国内典型智能车辆仿真与测试平台（1）浙江天行健智能科技—Panosim0302/典型仿真平台是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台。支持实时在线仿真MIL/SIL/HIL/VIL、ADAS技术与产品的开发与测试、驾驶模拟体验与人机共驾系统的研发与测试，支持感知、规划、决策、控制算法研发与测试，高置信度车辆动力学模型（对标CarSim），并且支持27自由度复杂动力学模型。2026/10/34603/智能车辆仿真平台（2）51WORLD—51Sim-One0302/典型仿真平台一款覆盖自动驾驶全流程的一体化集成的仿真测试平台。该平台可实现多传感器仿真、交通流与智能体仿真、感知与决策仿真、自动驾驶行为训练等功能；可扩展的并行分布式仿真架构，可部署在单机、私有云和公有云环境；支持实时在线仿真：HIL/DIL以及自动驾驶数字孪生评价测试。平台内置了一系列场景库和测试案例库，提供Python、C++、ROS、OSI等API（applicationprogramminginterface，API）接口，且支持多车协同互动：平台支持接入多个测试系统，包括自动和手动驾驶系统。2026/10/34703/智能车辆仿真平台（3）腾讯—TADSim0302/典型仿真平台基于虚幻引擎打造的虚实结合、线上线下一体化的仿真测试平台。该平台集成了游戏引擎、三维重建技术、车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术；游戏技术的应用可实现场景的几何还原、逻辑还原及物理还原；满足全栈算法使用需求，即能够完成从感知到决策规划，再到控制的全算法闭环仿真测试验证；且满足MIL/SIL/HIL/VIL使用需求。此外，平台覆盖了完整的汽车V字开发流程内置高精地图，支持全国高速和快速路仿真。2026/10/34803/智能车辆仿真平台（4）沛岱（上海）技术有限公司—Pilot-DGaiA0302/典型仿真平台基于德国自动驾驶仿真核心技术所研发的仿真测试平台。该平台提供高保真的环境传感器仿真，如激光雷达、毫米波雷达以及摄像头仿真等；提供C++和MATLAB接口，适配于不同的车辆和系统；提供三个版本的软件解决方案，即Standard版-单机解决方案，NET版-云计算和互动测试解决方案，RT版-提供HIL和VIL仿真测试；提供基于VR/MR/AR的驾驶员模拟；且支持同一虚拟场景下，多台主机（车辆）进行互联仿真测试。2026/10/34903/智能车辆仿真平台1.国外典型智能车辆仿真与测试平台（1）西门子—PreScan0302/典型仿真平台以物理模型为基础的传统汽车仿真平台。支持与第三方动力学软件联合仿真，如CarSim、dSPACEASM、VI-Grade、AmeSIM等；支持与其它类型第三方的软件的联合仿真，如Matlab&Simulink，MOMO&Logitech转向操纵台、dSPACE/控制台、HIL工具（ETAS、dSPACE、Vector、OpalRT等）；并且支持基于云端布置大规模仿真。2026/10/35003/智能车辆仿真平台（2）MSCSoftware—VTD0302/典型仿真平台是一款传统汽车仿真平台，支持从SIL到HIL和VIL的全周期开发流程；支持与第三方的工具和插件联合仿真；支持OpenDRIVE，OpenCRG和OpenScenario格式。此外，VTD提供图形化的交互式路网编辑器RoadNetworkEditor（ROD），在构建路网仿真环境的时候，可以同步生成OpenDRIVE高精地图。对于动态场景构建，VTD提供了图形化的交互式场景编辑器ScenarioEditor。2026/10/35103/智能车辆仿真平台（3）德国IPG—CarMaker0302/典型仿真平台是以传统动力学仿真为基础优势发展起来的自动驾驶仿真平台。该平台支持与第三方软件进行联合仿真：ADAMS、AVLCruise、rFpro等；并且还包括道路、交通环境、车辆、驾驶员的闭环仿真系统。2026/10/35203/智能车辆仿真平台（4）微软—AirSim0302/典型仿真平台是建立在虚幻引擎上的无人机及自动驾驶开源仿真平台。该平台是建立在虚幻引擎上的无人机及自动驾驶模拟研究项目，能够打造出高逼真的交通环境，实现车辆及传感器仿真模拟。2026/10/35303/智能车辆仿真平台（5）巴塞罗那自治大学（联合丰田研究院和英特尔实验室）—CARLA0302/典型仿真平台基于虚幻引擎开发，采用服务器和多客户端架构的开源平台。该平台主要是用于城市自动驾驶系统的开发、训练和验证的开源模拟器。CARLA还可以研究三种自动驾驶方法的性能：传统的模块化流水线，通过模仿学习训练得到的端到端模型，通过强化学习训练得到的端到端模型。2026/10/35403/智能车辆仿真平台（6）美国MSC公司—CarSim0302/典型仿真平台基于多体动力学建模技术构建车辆数字孪生体，可精准模拟悬架、转向及轮胎等子系统在复杂工况下的动态特性。其核心功能涵盖整车操纵稳定性、制动效能、行驶平顺性及动力经济性量化分析，支持轿车、SUV等多车型参数化建模。2026/10/35503/智能车辆仿真平台（7）德国航空航天中心——SUMO0302/典型仿真平台一款开源、微观、多模态的城市交通仿真软件，广泛应用于城市交通规划、智能交通系统开发和交通管理优化等领域。其核心功能包括模拟车辆、行人、自行车等交通参与者的行为，支持复杂的城市交通场景建模，如公