![]()
这是rFpro新发布的洛杉矶数字地图的一个场景，该地图覆盖了一条全长36公里（22英里）的双向行驶环形路。（rFpro）
现在，您可以从任何地方驾车环游洛杉矶的各个社区，全程 36 公里（22 英里）。
截至目前，仿真公司rFpro已经绘制了全球180多个地点的数字地图，其中包括公共道路、测试场地和赛车赛道。然而，这些地图的规模及复杂程度都比不上该公司最新推出的一款数字地图。rFpro技术总监Matt Daley在AutoSens USA 2024上称，这款新推出的洛杉矶数字地图是一个“无比巨大且复杂的数字模型”，覆盖了一条全长36公里（22英里）的双向行驶环形路，用户可在其中虚拟驾驶。其中的数字道路是使用勘测级激光雷达数据在1cm×1cm（1.1″×1.1″）的X-Y网格上构建的，地图中还包含超过12000栋路边建筑物、13000个街道基础设施（如交通标志和路灯）和40000株植被。rFpro技术总监Matt Daley在 2024年美国AutoSens展会。（SEBASTIAN BLANCO）Daley表示，“这是一个绝佳的地点，其中包含了大量不同类型的基础设施，对自动驾驶汽车而言极具挑战性。在这条环形道路上驾驶时，您可以测试所有输入的车辆参数，并体验悬架系统。尤其对于自动驾驶汽车而言，传感器受到的震动与您在真实道路上驾驶时的体验几乎一致。”这款数字地图覆盖的是洛杉矶西南部的一块区域，包括110号高速公路从洛杉矶港到卡森市的路段，穿过了托伦斯工业区、密集住宅区和郊区的罗灵丘陵。对于那些想要进行多种模拟测试（尤其是自动驾驶系统测试）的公司而言，这个多元化的新模型具有极大的价值。Daley表示，“我们现在可以在各种日常场景中对自动驾驶汽车进行测试，包括不同的环境、交叉路口和道路类型”。他补充说，数字地图数据集还包含铁路道口、加油站、十字路口以及高速公路的上下匝道等数据。Daley告诉SAE：“自动驾驶汽车在研发时面临的一大挑战是必须获取大量多元化数据，然而在真实道路测试中很难做到这点，因为这需要行驶大量的里程、覆盖许多不同地点，并累积足够的数据才能做到。而仿真测试则不同，我们可以直接创建多元化场景，也可以让客户在现有数字地图上添加次级的多元数据。”
rFpro于2007年成立并进入驾驶员在环仿真，从2015年开始考虑集成ADAS测试。Daley指出，“我们意识到，凭借我们为构建可靠的仿真平台和基础设施投入的资金，以及我们创建3D模型的技术和能力，我们便可以添加新的数据层。我们知道这样做就等于改变了产品的性质，而且必须赋予新模型新的功能，因为它的应用领域将不限于有人驾驶场景。我们必须在该模型上添加数字摄像头，但摄像头不同于人眼，它们通常在不同的时间段对周围环境进行采样。而且，我们还需要使用雷达模型和激光雷达模型，因此我们创建了传感器API系统，以便对插件进行建模，并将其作为额外通道集成至仿真模型中。”rFpro的新洛杉矶地图包括12,000多座建筑、13,000个基础设施（标志和灯具）以及40,000种植物。（rFpro）无论是人类驾驶员还是虚拟驾驶员，在rFpro地图中看到的场景都是由相同材料构成的几何世界。人类驾驶员可以看到由每像素8位的RGB颜色构成的虚拟世界，而模拟摄像头可能会处理“通过感知系统传递下来的更高位图像。但虚拟世界的基本原理和其中物理学的计算方式是相同的，关键在于如何以正确的格式展现传感器需要看见的图像，” Daley表示。rFpro控股公司AB Dynamics PLC于2022年收购了Ansible Motion，后者不仅提供3D全动态平台硬件，还提供完整的集成解决方案。Daley表示，“除了Ansible外，我们有一些合作伙伴或经销商也将“rFpro地图”集成至其自身硬件上。同时，我们的很多客户也会自己集成。比如，早在2014年我还是法拉利的客户时，我们对法拉利自主研发的模拟器进行了改装，并将rfPro地图整合进了模拟器，通过升级现有系统，使其具有更高的保真度。为什么这一点很重要？因为客户可以利用我们的仿真模型创建成几十万个不同边缘场景的不同测试，也可以利用这个基于真实地点构建的复杂高精度模型，重新创建一些在现实世界中可能发生的已知风险事件。”洛杉矶地图数据集包括各种现实世界变量，如铁路道口、加油站、十字路口和高速公路上下匝道。（rFpro）Daley表示，凭借rFpro系统，客户可以生成一些在现实中未曾发生，且实际驾驶中难以遇到的边缘场景。这是因为在现实世界中，客户没有足够的时间、金钱、资源和车辆，或是纯粹的运气来满足这些边缘场景所需的特定天气、车辆或行人等条件的组合。而这个洛杉矶数字地图是基于真实地点创建的，因此你可以在仿真模型和真实地点之间进行匹配性测试，以建立仿真模型的置信度，这有助于提升你利用合成训练数据的能力。rFpro新推出的洛杉矶数字地图即可应用于驾驶员在环实时驾驶，也可用于全保真光线追踪模拟器以生成复杂的高保真度感知数据，并在短时间内提供数万次测试。此外，数字摄像头也可以用于模拟带运动模糊图像的边缘场景，或具有完整连拍效果的边缘场景（不同的OEM可以为其传感器定义不同的参数）。Daley表示，“该数字地图不仅生成了自动驾驶系统所需的最高保真度的训练数据，而且是利用行业领先的感知融合技术构建的，因此可与这些技术协同运作。”总之，洛杉矶数字地图是rFpro基于现实世界绘制的最好的地图，它可以使自动驾驶技术公司相信，他们在仿真模型中得到的结果具有现实意义。Daley表示，“只有在相信模拟结果的前提下，你才能实现这一目标。如果仿真模型是采用虚构地点创建的，那么就很难将仿真结果与现实情况联系起来。基于真实地点创建的仿真模型具有很大的价值，能够让我们有信心扩展仿真应用的规模。”![]()
点击 阅读英文原文
