01 引言

隨著智能駕駛仿真測試等技術(shù)的快速發(fā)展，行業(yè)評估體系已從單一的“測試?yán)锍虜?shù)”向更全面的“場景覆蓋度”及“邊緣場景”檢驗演進(jìn)。在此趨勢下，實車測試向仿真環(huán)境遷移已成為提升驗證效率與安全的必然選擇。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，一套成熟的自動駕駛算法驗證通常遵循“99.9%仿真測試+0.09%封閉場地測試+0.01%公開道路測試”的黃金比例[1]。

然而，當(dāng)前市場上主流的仿真工具所構(gòu)建的場景，大多集中于結(jié)構(gòu)清晰、標(biāo)線完整的規(guī)范化道路環(huán)境，如城市高架、筆直高速及標(biāo)準(zhǔn)停車場。這些“結(jié)構(gòu)化道路”雖然是現(xiàn)代路網(wǎng)的重要組成部分，卻遠(yuǎn)未涵蓋真實世界路況的多樣性。當(dāng)智駕系統(tǒng)需要向更高階的L3、L4級別邁進(jìn)，或當(dāng)車輛需進(jìn)入礦區(qū)、鄉(xiāng)野、山地等特殊區(qū)域時，那些缺乏清晰車道線、路面起伏不平的“非結(jié)構(gòu)化道路”，便成為制約系統(tǒng)實際落地與可靠運行的關(guān)鍵瓶頸。

因此，實現(xiàn)高效、真實且可擴展的非結(jié)構(gòu)化道路仿真能力，已成為當(dāng)前智能駕駛測試驗證領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)與迫切需求。在此背景下，本文旨在系統(tǒng)闡述非結(jié)構(gòu)化道路仿真的必要性、當(dāng)前面臨的技術(shù)難點及其解決方案。

02 非結(jié)構(gòu)化道路測試必要性

在傳統(tǒng)的ODD（運行設(shè)計域）定義中，非結(jié)構(gòu)化道路常被歸類為“特定場景”。然而在實際交通環(huán)境中，城鄉(xiāng)結(jié)合部、復(fù)雜山路、臨時施工路段以及各類園區(qū)內(nèi)部道路等場景占有相當(dāng)比例。

對智駕算法而言，結(jié)構(gòu)化道路具備高精地圖先驗信息、清晰的車道線與規(guī)范交通標(biāo)志，測試條件相對明確。而非結(jié)構(gòu)化道路則缺乏此類結(jié)構(gòu)化信息，系統(tǒng)必須完全依靠自身感知與決策能力：

車道標(biāo)識缺失或模糊：車輛需依賴視覺、雷達(dá)等多源數(shù)據(jù)實時判斷可行駛區(qū)域，無法直接依賴車道線進(jìn)行跟蹤。

道路幾何形狀復(fù)雜：與高速公路平緩線形不同，鄉(xiāng)村或山地道路常包含急彎、連續(xù)彎道乃至之字形坡道，對車輛動力學(xué)控制與軌跡規(guī)劃提出更高要求。

地形與環(huán)境因素耦合顯著：在非結(jié)構(gòu)化道路上，路面常存在起伏、坑洼、混合材質(zhì)等情況，形成復(fù)雜的三維實體結(jié)構(gòu)，影響車輛通過性與控制穩(wěn)定性。

若仿真測試僅局限于理想化道路環(huán)境，則系統(tǒng)在真實復(fù)雜路況中可能因無法識別道路邊界或應(yīng)對突發(fā)顛簸而產(chǎn)生預(yù)期外的行為。因此，針對非結(jié)構(gòu)化道路的仿真測試并非功能補充，而是實現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)從基礎(chǔ)功能到魯棒性提升的必經(jīng)環(huán)節(jié)。

03 非結(jié)構(gòu)化道路仿真難點

目前主流仿真地圖生成多依賴于OpenDRIVE等標(biāo)準(zhǔn)格式或內(nèi)部定制格式。這類格式主要針對結(jié)構(gòu)化道路設(shè)計，擅長描述車道拓?fù)?、連接關(guān)系與路口結(jié)構(gòu)（左車道是誰，右車道是誰，路口組成是怎樣的）。

道路編輯器示例

然而，當(dāng)需要描述依山而建、邊緣不規(guī)則、表面存在隨機破損的土路時，現(xiàn)有格式往往顯得不足：

難點一：地形建模能力有限。傳統(tǒng)高精地圖導(dǎo)入仿真后多為平面投影，缺乏高程與路面形態(tài)細(xì)節(jié)，車輛動力學(xué)反饋仍基于平坦路面假設(shè)，難以真實反映坡度與起伏的影響。

難點二：場景編輯靈活性不足。若要在仿真中構(gòu)建包含混合路況的極端測試場景，通常需要借助專業(yè)三維建模工具從零開始建造，此類模型往往缺失道路邏輯信息，導(dǎo)致難以進(jìn)行場景交互測試與系統(tǒng)性驗證。

由此形成當(dāng)前仿真測試的兩難局面：要么使用具有完整邏輯路網(wǎng)但缺乏真實地形表現(xiàn)的“理想道路”，要么采用外觀逼真卻難以嵌入測試邏輯的純視覺場景。

04 aiSim解決方案

針對上述問題，aiSim通過集成外部三維編輯工具，建立了一套高效的工作流程，實現(xiàn)邏輯路網(wǎng)與高真實感地形的有機結(jié)合。其核心流程包括：OpenDRIVE導(dǎo)入 → Atlas地圖轉(zhuǎn)換 → Unreal/Blender編輯 → Atlas地圖導(dǎo)出 → aiSim高保真仿真運行。

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：從OpenDRIVE到Atlas

aiSim支持直接導(dǎo)入行業(yè)通用的OpenDRIVE格式地圖，并將其轉(zhuǎn)化為內(nèi)置的Atlas地圖格式。

Atlas格式同時保留道路網(wǎng)絡(luò)、語義標(biāo)簽、交通信息與地形數(shù)據(jù)，使得原始地圖具備可通過編輯工具進(jìn)行地形深化處理的擴展能力。

靈活地形編輯：Unreal Editor與Blender的協(xié)同

通過aiSim插件，用戶可在Unreal Editor中直接調(diào)用地圖資源，并借助Blender進(jìn)行網(wǎng)格編輯，實現(xiàn)對道路幾何與地表形態(tài)的精細(xì)化調(diào)整：

- 大范圍地形重塑：在UE或Blender中重新分配地形網(wǎng)格，通過拖拽、變形及參數(shù)化方式生成多樣化的地勢起伏。

- 路面細(xì)節(jié)刻畫：使用Blender可模擬路面裂縫、隆起、車轍等局部特征，這些特征不僅體現(xiàn)為視覺紋理，同時可具備物理碰撞屬性與材質(zhì)特性。

閉環(huán)測試驗證：高保真傳感器與物理仿真

編輯后的非結(jié)構(gòu)化道路地圖可直接被導(dǎo)入aiSim仿真器，并結(jié)合高保真仿真?zhèn)鞲衅鬟M(jìn)行場景方針：

- 車輛動力學(xué)反饋：在地圖編輯過程中定義的路面坑洼、坡度變化將直接影響車輛模型的狀態(tài)輸出，車輪響應(yīng)、車身姿態(tài)等行為均可以得到準(zhǔn)確模擬。

- 感知系統(tǒng)仿真：結(jié)合aiSim的高保真?zhèn)鞲衅髂Ｐ?，可?fù)現(xiàn)雷達(dá)在碎石路面產(chǎn)生的復(fù)雜點云模式、攝像頭在顛簸條件下的卷簾快門效應(yīng)等圖像效果。配合語義標(biāo)簽信息，能夠為感知算法驗證提供準(zhǔn)確的基準(zhǔn)真值。

05 結(jié)語

總而言之，aiSim可以說是為智駕測試提供了一條有效應(yīng)對復(fù)雜道路環(huán)境的編輯路徑。無論是鄉(xiāng)村土路或礦山坡道，使用者無需完全依賴成本高昂的實地采集與高風(fēng)險實車測試。

此外通過OpenDRIVE至Atlas的邏輯轉(zhuǎn)換，結(jié)合Unreal Editor與Blender的編輯能力，即可在仿真環(huán)境中構(gòu)建各類具有挑戰(zhàn)性的非結(jié)構(gòu)化道路場景，為自動駕駛算法的完善與驗證提供有效支撐。

▍關(guān)于康謀科技

康謀是一家自動駕駛解決方案供應(yīng)商（前身是虹科自動駕駛事業(yè)部）。

我們以數(shù)據(jù)為驅(qū)動力，提供高性能的數(shù)據(jù)采集、記錄、傳輸方案，針對各種駕駛場景進(jìn)行精準(zhǔn)的仿真模擬，以及對大量自動駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行高效、高質(zhì)量處理。我們的一站式服務(wù)能夠滿足自動駕駛領(lǐng)域研發(fā)測試的全流程需求。

通過深入了解客戶需求，結(jié)合行業(yè)最新技術(shù)和趨勢，我們致力于為客戶提供最適配的自動駕駛解決方案，助力客戶在自動駕駛領(lǐng)域取得更大突破。