视角 | Ansys仿真技术为自动驾驶汽车保驾护航

新冠疫情期间，宅经济、无接触服务成为人们生活的首要选择，在此背景下，自动驾驶汽车的应用不断崭露头角。在中国，众多厂商试水自动驾驶应用，自动驾驶汽车在外卖、物资配送、物流、城市消杀作业等方面发挥着重要作用；全球范围内，通用汽车旗下Cruise、谷歌旗下Waymo、小马智行等将自动驾驶汽车应用于生鲜食品、外卖、医疗物品的配送。

这是自动驾驶汽车发展的一个缩影...

当今世界，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，自动驾驶汽车的快速发展已成为全球汽车产业的重要战略方向。波士顿咨询报告预测称，到2035年全球自动驾驶汽车销量将达1200万辆。尽管L3级别自动驾驶技术无法短期实现大规模量产，但是在特定区域限定场景下的L3-L4级别自动驾驶汽车的商业化落地正在加速推进。

麦肯锡发布的自动驾驶市场研究报告则指出，未来自动驾驶价值链最重要的三项能力为自动驾驶软件开发、硬件生产和自动驾驶系统及整车验证与集成，这三项能力也是实现差异化竞争的最大技术瓶颈。其中居于前两位的重要技术能力“自动驾驶软件开发”和“自动驾驶系统及整车验证与集成”，与仿真技术息息相关。

试想这样一个场景：当浓雾或大雪遮挡自动驾驶汽车的“视线”——其摄像头、雷达和激光雷达系统不能正常使用时，它们如何感应路况？事实上，为达到严格的自动驾驶安全标准，自动驾驶汽车需要验证与周围环境、交通和天气之间交互的复杂场景多达数百万之多。

于是，仿真技术有了用武之地。借助仿真技术对自动驾驶工具进行全面而彻底的测试和认证，已成为自动驾驶领域的不二选择。为洞察业界最前沿的自动驾驶仿真技术，e-works记者日前采访到Ansys全球工程师解决方案高级总监Scott Stanton，就如何保证自动驾驶的安全性以及仿真技术在自动驾驶汽车测试验证当中发挥的作用进行了交流与探讨。

据波士顿咨询公司的推算，未来5年仿真软件与测试的市场总规模约在百亿美元左右。这得益于自动驾驶汽车能提升驾驶安全，显著减少交通事故；同时还能提高整个交通系统的效率，提升道路以及停车场的土地使用率，也能为用户节省时间，降低能源消耗。此外，由于自动驾驶汽车能够逐步解放人类的手脚，在车辆行驶过程中，人们能够将精力转移到工作或者娱乐等其它活动上，大大提升了驾驶的舒适度。

近年来，随着云计算、5G、物联网、新能源等新技术的快速发展，自动驾驶迎来了发展的春天，吸引了无数科技企业与车企纷纷入局，自动驾驶汽车的落地与应用也在逐步推进之中。

在Scott看来，今天自动驾驶领域讨论的问题已经不是“自动驾驶技术会改变汽车行业吗？”而是“谁会是第一个改变汽车行业的自动驾驶公司？”在这一趋势下，自动驾驶技术呈现出几大发展趋势：

• 自动驾驶汽车安装传感器技术的成本下降，促使自动驾驶汽车生产成本下降，加速自动驾驶汽车量产，推动自动驾驶汽车升级；

• 5G技术的快速发展和应用，推动高级自动驾驶汽车的诞生，加快无人驾驶汽车的到来；

• 未来自动驾驶汽车将配备新能源，与新能源汽车携手同行。不管是自动驾驶汽车或者是新能源汽车都将是汽车行业的发展趋势，两者共同推进智能汽车产业向前发展。

自动驾驶汽车对经济的影响也是巨大的，有分析师预测，自动驾驶汽车将推动全球经济增长7万亿美元（约合人民币48.4万亿元）。包括中国在内的诸多国家正在陆续出台促进道路交通发展的政策，利用多种资金渠道，支持智能汽车基础共性关键技术研发和产业化、智能交通及智慧城市基础设施重大工程建设等。

Scott告诉e-works记者，随着各大公司竞相解决自动驾驶领域的工程挑战，应用仿真技术是它们赢得竞争的当务之急。

当前，自动驾驶汽车和高级驾驶辅助系统的研发角逐赛正在上演。大型汽车OEM厂商、一级供应商、以及颠覆市场的新秀都在加快自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统的研发步伐，志在抢占市场先机。自动驾驶汽车能提升驾驶的舒适度与安全性，显著减少交通事故，但实现这一目标的前提是要确保汽车自动驾驶系统本身的安全性和稳定性。

由于自动驾驶汽车由大量的机械部件、电子部件、硬件和软件组成，功能安全分析的过程非常复杂。同时自动驾驶技术涉及雷达、激光雷达、V2X通信、传感器融合以及深度学习等，这与传统汽车技术大相径庭。因此，在自动驾驶开发过程中，需要在各种行驶条件下，对无人驾驶技术进行不断的验证测试，从而确保其安全程度能够高于人类驾驶员的操作。

兰德公司(Rand Corp)经常引用一份报告——自动驾驶汽车必须行驶数亿英里甚至数千亿英里的路程，才能保证其安全性及可靠性。报告指出，要证明自动驾驶汽车相比于人类驾驶员能够减少20%交通事故死亡率，需要进行约80亿公里的公共道路测试，假设由100辆车组成的车队每年365天每天24小时不间歇的以40km/h的平均速度进行测试，大概需要225年，这个测试时间显然是不现实的。

Scott指出，要证明数十亿英里范围内自动驾驶的安全性，同时还必须兼顾时间和成本因素，仿真技术成为解决这些难题的唯一途径。

更大范围来看，仿真技术贯穿了自动驾驶汽车的研发与使用生命全周期。从产品概念选型到产品运行数据收集与系统升级，仿真既作为工程技术开发人员的工具箱，帮助实现产品的安全性与稳定性，又作为企业管理人员的数据知识库，帮助累积企业的设计流程、工程经验与数字模型等宝贵的无形资产。对于监管与测试机构而言，自动驾驶系统仿真可以作为分析与检测工具对汽车功能安全性与智能水平进行评价。

随着仿真技术的发展，其在自动驾驶汽车研发中占据越来越重要的地位。运用仿真技术，可以加速测试各种复杂的驾驶情境，传感器和算法的性能亦可实现快速优化，促使产品上市进程大幅缩短。

在安全分析层面，Scott说，为了解决自动驾驶领域的工程问题，Ansys medini analyze通过实施关键的安全分析方法，如故障模式和影响分析(FMEA)，实现了功能安全分析的自动化，并将关键活动无缝地集成到整个产品开发中，确保自动驾驶基于模型方法的一致性、可跟踪性和高效率。

在软件开发层面，Ansys为软件开发和验证提供了经验证的SCADE系列解决方案。自动驾驶系统是由神经网络实现的，而集成神经元网络不可避免会有出错概率。为此Ansys SCADE解决方案通过对所有代码生成活动进行数值建模和控制，使软件工程师能够满足行业安全标准并提供高水平的性能。为了支持自主产品开发，SCADE解决方案与第三方神经网络和机器学习软件轻松集成。与基于人工的代码生成方法相比，Ansys SCADE除了可以提高软件代码的可靠性，在开发时间和成本方面也有显著的改进。

在仿真验证层面，Ansys则提供先进的交通场景及传感器仿真。以传感器为例，传感器是任何自动驾驶车辆的眼睛和耳朵，因此是其最关键的组成部分。传感器的任务是实时收集和处理大量环境数据，并将这些数据传递给感知算法。自动驾驶汽车的常见传感器类型就包括雷达、激光雷达、摄像机和超声波等。在Scott看来，测试和验证传感器的性能是自动驾驶领域最重大的工程挑战之一。例如，雷达传感器通常安装在汽车的前面板后面，尽管通过控制物理测试环境可以帮助工程师设计这些系统，但现实情况是，各种辐射会因汽车前面板的材料属性和几何配置而发生偏差。并且每种车型都有其独特的几何形状和材料特性，加上时间和成本原因，对雷达系统进行物理测试根本不切实际。Scott说：“Ansys提供了一整套雷达和天线仿真解决方案，以高保真度的仿真模拟真实世界的性能。通过利用Ansys软件，工程师可以准确地测试和验证传感器性能。”

值得一提的是，2018年Ansys完成了对光学仿真领导者OPTIS的收购。Ansys解决方案从结构、流体、电磁、声学、半导体等领域进一步扩展至光学领域，通过与OPTIS虚拟现实和闭环仿真技术相结合，Ansys可以帮助汽车制造商模拟自动驾驶汽车正在导航的环境，包括道路状况、天气和单行道，还能使用精确的模型来模拟现实生活中的汽车碰撞。通过与AVSimulation合作，Ansys还推出了VRXPERIENCE解决方案，在沉浸式的虚拟环境中，工程师得以模拟日常驾驶条件，测试、验证以及体验自动驾驶系统和车辆性能，一天之内就能完成数百万英里虚拟测试。

总体来看，Ansys自动驾驶仿真解决方案可以提供自定义道路环境、自定义交通场景、构建车辆动力学模型、基于物理真实的三维场景建模、基于物理真实的多传感器模型融合和系统级仿真、基于物理的智能头灯照明仿真系统等一系列功能。

Scott强调，收购OPTIS之后，Ansys在自动驾驶领域的能力跨越了所有传感器的仿真，包括激光雷达、摄像机和雷达等；物理和电子部件的多物理场仿真；系统功能安全分析；以及安全认证嵌入式软件的自动开发等，并且这些功能可集成到一个闭环仿真环境中，实现多传感器、多交通对象、多场景、多环境的实时闭环仿真。

与此同时，Ansys也在持续加强云解决方案。在最新的软件版本中，Ansys Cloud更新了包括虚拟桌面基础设施（VDI）支持。借助Ansys VDI技术，任何联网的计算机都可以通过远程桌面协议（RDP）变成具有仿真能力的高性能工作站，这使得在云端进行工程仿真、记录车辆运行数据、通过算法优化决策过程等变得轻而易举。从这个意义上来说，仿真技术不仅可以帮助人工智能算法安全应用于自动驾驶汽车，未来也可以成为自动驾驶汽车、道路设施和智慧交通的管理平台。

另据Scott介绍，基于Ansys丰富的多物理场仿真技术和安全开发技术，Ansys正在和知名车企一起构建先进的自动驾驶仿真工具链，涉及功能安全和信息安全分析、道路环境建模与仿真、传感器建模与仿真、嵌入式软件开发、闭环仿真、云计算平台等环节。

2019年，Ansys和宝马集团联合打造业界首个用于开发自动驾驶汽车的仿真工具链。新型自动化的仿真工具链通过智能数据分析，以及根据数据相关性和自动驾驶系统灵敏度创建场景，可有效利用宝马大量的传感器数据。

在这次合作中，Ansys协助宝马创建的场景包括一般的驾驶情况以及极端情况，以确保最大程度地覆盖了各种测试情境。基于此类场景，该工具链将在一个高保真的虚拟环境中，对自动驾驶系统进行严格的安全评估，同时加速推动宝马自动驾驶技术向L3和L4-L5发展。

Scott指出，该合作的最大亮点在于，Ansys和宝马根据相关接口和验证方法，保证仿真工具链的适应性和开放性。Ansys将拥有该仿真工具链技术的独家商业化所有权，以推广到更广阔的市场。

为实现最高级别自动驾驶的目标，以宝马为代表的汽车厂商通过技术的不断积累、场景的不断丰富，正在开启自动驾驶汽车的新时代。在这一进程中，可以预见，Ansys仿真技术将与更多的车企以及高科技公司进行合作，在自动驾驶汽车的发展和普及中继续发挥重要作用，为自动驾驶汽车的安全行驶保驾护航。