半物理自动驾驶仿真平台
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案例介绍
针对人工智能算法在实车实路条件下验证难度大风险高的问题，本文提出了一种仿真场景中的动态交通流生成方法。论文借鉴“平行测试”的理念，基于已搭建完成的仿真平台和静态仿真场景，构建出虚实融合的半真实仿真测试场景，将真实交通流数据同步至仿真场景中，解决算法验证过程中对场景的随机性、真实性的需求，提高保障测试安全的同时，提高测试效率。在构建车路协同的半真实仿真场景系统中，面临道路目标场景理解的难题。为此，论文结合“路端传感器”、“边缘计算”两种关键技术，在虚拟的静态道路场景中动态的生成接近真实的交通流场景信息。
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针对人工智能算法在实车实路条件下验证难度大风险高的问题，本文提出了一种仿真场景中的动态交通流生成方法。论文借鉴“平行测试”的理念，基于已搭建完成的仿真平台和静态仿真场景，构建出虚实融合的半真实仿真测试场景，将真实交通流数据同步至仿真场景中，解决算法验证过程中对场景的随机性、真实性的需求，提高保障测试安全的同时，提高测试效率。在构建车路协同的半真实仿真场景系统中，面临道路目标场景理解的难题。为此，论文结合“路端传感器”、“边缘计算”两种关键技术，在虚拟的静态道路场景中动态的生成接近真实的交通流场景信息。
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