创新点1:基于场景智能化提取和高精地图数据场景库泛化技术,实现海量场景高效自动化生成。场景数据处理平台具有数据处理、场景提取、场景标注、数据统计与分析、场景克隆、场景生成、数据管理等功能;提高有效场景覆盖度,增强自动驾驶系统的健壮性,提高自动驾驶测试覆盖度;依托海量高精地图数据,对同一动态场景进行泛化,自动获得不同道路环境下的高保真测试场景。
创新点2:搭建自主可控的模拟仿真测试平台,维护国家信息安全,推动自动驾驶研发测试工具软件的国产化。平台各个子系统都具有完全自主知识产权,利于对信息数据的保护。同时,具有其它单机版国外仿真软件不具备的真实交通环境还原、虚实结合仿真、海量仿真场景、多通道并行仿真等功能,增强了自主开发自动驾驶仿真平台的市场竞争力,提高国产自动驾驶研发测试工具软件使用率,降低国外相关软件的技术垄断程度。
创新点3: 实现动力学与传感器仿真模型的高精度高可用性。采用基于面向特性的参数化建模技术,满足快速高效建模需求;提供多种模型数据库,支持乘用车、商用车、卡车动力学建模;仿真引擎通过真实数据和仿真数据的对比交叉验证来提高传感器仿真结果的真实性,从而无限逼近真实场景,同步输出目标级与物理信号级的仿真结果。
创新点4:搭建多指标多维度高级别自动驾驶全面测评体系,建立评价标准。提出高级别智能网联汽车模拟仿真测评体系,以标准匹配度为牵引,技术上通过量化仿真平台功能合理性,对模拟仿真综合指标进行拆解,通过多个指标来综合评价模拟仿真结果,为每个功能区单独设计评价体系,从多个维度出发,使仿真结论能够作为驱动来指引算法的优化方向,统一测试评价标准。