自動駕駛場景庫構建中虛擬場景生成技術的應用與優化

中圖分類號：U461 收稿日期：2025-04-16 DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.07.018

Application and Optimization of Virtual Scenario Generation Technology in the Construction of Autonomous Driving Scene Library

Dai Kunpeng Shanghai Intelligent Connected Vehicle Technology Center Co.，Ltd.，Shanghai 201400，China

Absrtact：Withtherapiddevelopmentofautonomousdrivingtechnology，buildingacomprehensiveandreliableautonomousdriv ingscenariodatabasehasbecomethekeycomponenttoensurethesafetyandreliabilityoftheautonomousdrivingsystem.Virtualscenariogenerationtechnologyplaysanidispensableroleintheconstructionofutonmousdrivingsenariolibaries，hichcansiulate variouscomplex traficscenesandprovidealargenumberamountoftestcasesforthetestingandvalidationofautonomousdrivingalgorithms.Inrecentyears，meemergingtechologicalmetodssuchaseRF，Daussansplasing，ndorldmodelegd， bringingnewideasanddevelopmentdirectionstovirtualscenariogenerationtechnology.Thispaperanalyzestheimportanceoftheau tonomousdivngsenariolibaryteplicationdalngefcedbyirtalenarioneratiohologydfocusthe timization strategies of this technology，hoping to promote the development ofautonomous driving system.

Key words：Autonomous driving;Virtual scenario generation technology;Optimization;Strategy

1前言

自動駕駛技術是指在車輛在沒有人類駕駛員直接干預的情況下，自主完成駕駛任務的技術。然而，要確保自動駕駛系統在各種復雜和不確定性的場景中都能做出正確的決策，需要大量的測試和驗證[1]。虛擬場景生成技術能夠構建豐富且多樣的駕駛場景，為自動駕駛系統的測試提供了有力支持，不僅顯著降低了測試成本，還有效提升了測試效率，進而為自動駕駛系統的優化與完善提供了堅實保障[2]。

2自動駕駛場景庫的重要性

2.1有助于確保自動駕駛系統的安全性

a.盡量覆蓋各種危險情況。

現實生活中，要想滿足人類對自動駕駛的實際需求，自動駕駛場景庫需要涵蓋各種可能的危險場景，如突然闖入的行人、車輛的緊急制動、道路上的障礙物等。在實際道路測試中，很難遍歷所有類型的危險情況，而場景庫中的虛擬場景可以精確地模擬這些極端情況。

b.應對復雜交通環境。

眾所周知，當前的交通環境十分復雜，包括不同類型的道路（如高速公路、城市道路、鄉村道路等）、不同的交通規則（如不同國家和地區的交通法規差異），以及多變的天氣條件（如晴天、雨天、雪天、霧天等）。自動駕駛場景庫能夠收納各種復雜的交通環境因素，通過虛擬場景生成技術構建出各種組合的場景，有助于測試自動駕駛系統在復雜環境下的決策能力和安全性（圖1）。

2.2有助于加速自動駕駛算法的開發與優化

a.獲得大量數據支持。

在實踐發展中，自動駕駛算法的開發需要大量的數據進行訓練和優化。場景庫中的虛擬場景可以快速生成海量的數據，這些數據包括車輛的行駛軌跡、速度、加速度與其他物體的距離等。

圖1自動駕駛場景庫虛擬場景

b.快速迭代測試。

客觀來講，在虛擬場景中進行測試可以大大縮短測試周期，且不受時間、地點和天氣等因素的限制。一旦算法在虛擬場景中出現問題，可以立即進行修改和優化，然后再次進行測試，實現算法的快速迭代[3]。

3虛擬場景生成技術的應用

3.1基于規則的虛擬場景生成

a.交通規則建模。

在對自動駕駛場景進行構建時，首先要對交通規則進行建模。不同國家和地區的交通規則差異很大，例如，有些地方是靠左行駛，有些地方是靠右行駛；交通信號燈的規則、限速規定等也各不相同。

b.車輛和行人行為建模。

車輛和行人的行為也是虛擬場景的重要組成部分。車輛的行為包括正常行駛、加速、減速、變道、轉彎等，行人的行為則更加復雜，如過馬路、在路邊行走、突然奔跑等。基于規則的虛擬場景生成技術可以根據實際觀察和統計數據對這些行為進行建模，用來測試自動駕駛系統對各種車輛和行人行為的識別和應對能力[4]。

3.2基于數據驅動的虛擬場景生成

a.真實數據采集與分析。

基于數據驅動的虛擬場景生成首先需要采集大量的真實交通數據。這些數據可以通過安裝在實際道路上的傳感器（如攝像頭、雷達等）、車載傳感器以及移動設備（如智能手機）等多種途徑獲得。采集到的數據包含了豐富的信息，如車輛的軌跡、速度、交通流量、天氣狀況等。

b.場景重建與變異。

在采集和分析真實數據的基礎上，可以進行場景重建。利用機器學習和計算機視覺等技術，將采集到的數據轉化為虛擬場景中的元素，如車輛、道路、行人等。并且，還可以對重建后的場景進行變異操作。

3.3基于物理模型的虛擬場景生成

a.車輛動力學模型。

車輛動力學模型是虛擬場景生成的重要組成部分。

它描述了車輛在行駛過程中的各種力學行為，如加速、減速、轉彎時的力的平衡關系。例如，在虛擬場景中，當車輛轉彎時，根據車輛動力學模型，可以準確地計算出車輛的側向力、輪胎的摩擦力等參數，從而模擬出車輛真實的轉彎軌跡。

b.環境物理模型。

環境物理模型則考慮了道路、天氣等環境因素對車輛行駛的影響。例如，在雨天的虛擬場景中，根據環境物理模型，可以模擬出雨水對道路摩擦力的影響，車輛在濕滑路面上的制動距離會增加，操控性也會變差[5]。

4當前虛擬場景生產技術面臨的挑戰

4.1場景真實性的局限

a.行為細節的缺失。

在當前社會發展中，盡管虛擬場景生成技術能夠模擬車輛和行人的基本行為，但在行為細節方面仍存在不足。例如，在模擬行人行為時，雖然可以設置行人的行走速度和方向，但很難準確模擬行人的表情、肢體語言等細微特征。而這些細微特征在某些情況下可能會影響自動駕駛系統的決策。

b.環境虛擬的不精確。

在環境模擬方面，虛擬場景生成技術也存在一定的局限性。其一，場景中數字資產的細化程度有限，比如小到路邊石、路燈、標志牌、草叢等，這部分的場景虛擬會帶來高昂的成本。其二，生成高一致性的傳感器數據比較困難[6]。

4.2計算資源的瓶頸

a.大規模場景的計算需求。

隨著自動駕駛場景庫的不斷擴大，對大規模場景的模擬需要大量的計算資源。例如，當模擬一個大型城市的交通場景時，涉及大量的車輛、行人、道路和建筑物等元素，這需要強大的計算能力來保證場景的實時運行。

b.復雜物理模型的計算負擔。

基于物理模型的虛擬場景生成中，復雜的車輛動力學模型和環境物理模型會帶來沉重的計算負擔。

4.3場景多樣性的不足

a.罕見場景模擬存在較大難度。

在現實交通中存在一些罕見、危險的場景，如隕石墜落、山體滑坡等自然災害場景，或者是一些罕見的交通意外事件。目前的虛擬場景生成技術在模擬這些罕見場景時面臨很大的挑戰，而這些場景對于測試自動駕駛系統的極限安全性是非常重要的。

b.文化和地域特色場景的覆蓋不全。

不同的文化和地域有著獨特的交通場景和行為習慣。例如，一些地方有獨特的節日交通模式，或者是特定的交通禮儀。目前的虛擬場景生成技術在覆蓋這些具有文化和地域特色的場景方面還存在不足。

5虛擬場景生成技術的優化策略

5.1提高場景真實性

a.盡量融合多模態數據。

為了提高場景的真實性，可以融合多模態數據，注重軟件在環（Simulation-in-the-loop，SIL）仿真架構的設計。例如，除了采集車輛的軌跡和速度等數據外，還可以采集聲音、圖像等多模態數據。

b.注重改進物理模型。

注重物理模型的改進也是提高場景真實性的重要途徑之一。例如，在車輛動力學模型方面，可以考慮更多的因素，如車輛的懸掛系統、空氣動力學特性等[7]。在環境物理模型方面，可以采用更精確的光線傳播模型來模擬不同天氣條件下的光線效果。通過這些改進，可以使虛擬場景中的物理現象更加接近現實情況。

5.2優化計算資源的利用

a.分布式計算和云計算。

采用分布式計算和云計算技術可以有效地解決計算資源瓶頸問題。分布式計算可以將大規模場景的計算任務分配到多個計算節點上同時進行，提高計算效率。云計算則可以提供強大的計算資源，根據需求靈活分配。例如，將虛擬場景生成任務上傳到云計算平臺，可以利用云計算平臺的大規模計算資源快速生成復雜的場景，而不需要在本地構建昂貴的計算集群。

b.模型簡化和優化。

在保證場景模擬效果的前提下，對復雜的物理模型和行為模型進行簡化和優化。例如，對于一些對場景影響較小的物理因素，可以采用近似計算或者忽略不計。在車輛動力學模型中，如果某些情況下空氣動力學效應的影響可以忽略，就可以簡化模型，從而減少計算量，提高虛擬場景的生成速度。

5.3探索場景的多樣性

a.強化數據采集和分析。

為了實現場景多樣性，需要強化數據采集工作。不僅要采集常見的交通數據，還要注重采集罕見場景的數據。例如，與氣象部門合作，采集自然災害發生時的交通數據，以便能夠模擬這些罕見場景。

b.引入隨機化和變異機制。

在虛擬場景生成過程中引入隨機化和變異機制。例如，在模擬車輛行為時，可以隨機設置車輛的初始狀態、行駛路線等參數，增加場景的多樣性[8]。對于已經生成的場景，可以通過變異機制進行修改，如改變場景中的天氣條件、增加或減少車輛和行人的數量等，從而生成更多不同類型的場景。

6結語

虛擬場景生成技術在自動駕駛行業的發展中具有重要的應用價值，但也面臨多方面的挑戰。通過提高場景真實性、優化計算資源利用和增加場景多樣性等優化策略，可以不斷提升虛擬場景生成技術的水平，為自動駕駛系統的安全性和可靠性提供有力的保障。未來隨著技術的快速進步，虛擬場景生成技術將在自動駕駛領域發揮更加重要的作用。

參考文獻：

[1]黃榕，查云飛.自動駕駛汽車路徑跟蹤控制方法研究綜述[J].汽車文摘，2025（4）：23-25.

[2]張靜.虛擬現實技術在汽車行業的應用探討[J].汽車知識，2025，25（1）：98-100.

[3]郗來樂，林聲浩，王震，等.智能網聯汽車自動駕駛安全：威脅、攻擊與防護[J].軟件學報，2025（4）：1859-1880.

[4]馬曉宇.自動駕駛場景庫的生成及其在虛擬測試中的應用[D].北京：北京交通大學，2023.

[5]曹樹星.自動駕駛汽車測試場景庫構建與應用研究[D].北京：長安大學，2022.

[6]馮屹，王兆.自動駕駛測試場景技術發展與應用[M].北京：機械工業出版社：2020.

[7]趙祥模.自動駕駛測試與評價技術研究進展[J].交通運輸工程學報，2023，23（6）：10-77.

[8]魏佳旭，吳旭東，趙丹.基于關聯規則挖掘的自動駕駛高風險場景構建[J].山東交通科技，2023（1）：147-151.