自动驾驶汽车一直是驾驶者和汽车工程师的梦想，从汽车诞生以来，不少专家就在预言自动驾驶的真正落地实现的那一天，他们普遍认为制约自动驾驶汽车发展的主要因素是低成本和强大的计算能力，但这两个问题目前在很大程度上其实已经得到解决，但现在完全的自动驾驶仍然难以实现。因为自动驾驶是一个非常庞大且复杂的系统，想让机器能跟人一样在错综复杂的道路环境中灵活多变的自主驾驶，需要突破的技术瓶颈非常多。
汽车虚拟仿真在自动驾驶安全性测试这一环节做出了突出贡献。具备自动驾驶功能的车辆必须经过大量的虚拟仿真测试以及实车路测之后才能商用化。据美国兰德公司研究：一套自动驾驶系统至少需要通过110亿英里的驾驶数据来进行系统和算法的测试验证才能达到量产的条件。
汽车虚拟仿真让汽车测试变得更高效
虚拟仿真环境能为汽车模拟雷暴、暴风雪或沙尘暴等复杂的天气场景。它还可以模拟不同的照明条件，例如直射驾驶员眼睛的阳光或带有远光灯的迎面而来的车辆。各种复杂的道路条件也可以通过虚拟仿真系统来模拟，例如坑洼、裂缝或减速带。
通过在恶劣的虚拟天气条件下进行汽车测试，汽车制造商可以测试汽车的传感器如何感知环境并检测汽车在各种压力下的表现情况，以及计算机算法如何结合各种传感数据并快速做出反应，从而测试车辆在压力条件下的适航性。通过模拟路况，可以测试自动驾驶汽车如何行驶，它会避开坑洼吗？在不同的路况下牵引力会有所不同吗？它会在减速带上减速吗？所有这些都将带来更好、更安全的乘车体验。
汽车虚拟仿真测试与实车道路测试的比较
实车道路测试面临的问题：
- 道路测试周期长，成本高，效率低
- 覆盖的场景工况有限，尤其是对于“corner case”，很难复现
- 对于一些极端的危险场景，道路测试安全性无法保障
汽车虚拟仿真测试的优势：
- 测试场景配置灵活，场景覆盖率高
- 测试过程安全，且对于一些“corner case”能够进行复现再测试
- 可实现自动测试和云端加速仿真测试，有利于提升测试效率和降低测试成本
对于汽车开发来说难以单纯依靠实车路测完成大量的汽车测试，汽车虚拟仿真就成了自动驾驶汽车开发的基石，通过在不同场景下执行汽车虚拟仿真测试，汽车工程师能够快速深入了解汽车在真实物理世界的表现， 虚拟仿真测试结果可以在封闭场地和开放道路进行测试验证，然后通过道路测试得出的危险场景，将会反馈到仿真测试中，便可有针对性的去调整设定场景和参数空间。仿真测试和封闭场地测试的最终结果要进行综合评价，基于评价结果不断地去完善评价准则和测试场景库。对于汽车整个开发周期，汽车虚拟仿真至关重要！
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