仿真测试入门参考（13）：模拟仿真测试的必要性

“ 经常有朋友问如何学习仿真测试，于是想着把自己的一些经验和理解分享出来，希望能有所帮助。不过视野和技术有限，所说不一定对，供大家批评和参考。这是第13篇，模拟仿真测试的必要性”

现在我们知道模拟仿真测试是一种重要的自动驾驶测试手段，正确运用仿真测试可以对自动驾驶系统进行更高效、全面、灵活的测试。下面对采用模拟仿真测试这一手段的必要性进行下总结。

1 提高测试效率

如上一节所述，不同的测试手段各有利弊，充分发挥各种测试手段的优势、结合使用可以有效提高测试效率。

根据发生概率的不同可以将真实世界中自动驾驶车辆可能遇到的场景分为三类：典型场景、关键场景和边角场景，这三类场景发生的概率依次降低，但是风@险性或者复杂程度逐渐提高，自动驾驶系统应对的难度也越来越大。仿真测试系统中可对各项测试参数进行便捷、灵活的配置，从而可以提高关键场景以及边角场景的测试比重，对自动驾驶系统进行“挑战性”测试，提高测试效率。

根据RAND公司一份名为《Driving to Safety》的报告，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。仿真测试系统中测试资源的扩充和被测车辆添加更为简单，可大幅提前测试完成的时间。比如waymo公司的CarCraft仿真平台中，有25000台仿真车辆同时进行测试，每天总计可进行1200万公里的测试。按照这个速度，完成上面提到的80亿公里的测试，仅需要2年。

2 节约开发成本

在前面举的例子中，自然可以通过增加实车的数量，加快测试进程，但是增加一台测试车辆产生的车辆、人员、维护、管理成本远高于在仿真系统中增加测试节点的投入。如果能够在合理的范围内尽量提高仿真测试的比重，则可大幅节约开发成本。

自动驾驶车辆是集成机械、电子、液压、IT、AI等领域和零部件的复杂系统，完整的设计、开发、生产、测试流程复杂，设计厂家众多，时间以年计。越早发现问题则修正成本的成本越低，如果能够在开发的早期就建立起测试验证的手段，快速高效的发现和解决开发过程中的问题，可以有效减低开发成本、提高开发效率。

仿真测试系统可以通过模型或者设备模拟车辆行驶过程中的道路、传感器和车辆情况，从而在车辆开发的不同阶段都可以进行对自动驾驶系统进行不同功能和目的的测试工作，而不是必须等到实车生产出来，从而尽早发现问题、解决问题，减少修 正问题的时间和成本。

3 保障测试安全

自动驾驶系统需要面对的场景中有很多具有很高的危险性和随机性，比如路边行人突然跑出、前方车辆紧急制动等等，在实际道路进行这些场景的测试，不仅对被测车辆和安全员有很高的危险性，对公开交通环境也会造成安全风险。

在模拟仿真环境对这些场景进行测试，不仅可以避免测试风险，而且可以通过分析出这些场景的关键参数、进行参数泛化，从而对临近场景进行充分测试，大大提高测试范围，增加后续的实际道路测试的安全性。