腾讯宣布开放自动驾驶仿真平台-推动自动驾驶技术快速落地-TAD-Sim

腾讯最近发布了TADSim，一款开源的自动驾驶仿真软件，这标志着自动驾驶技术领域的一大进步。自2000年以来，自动驾驶技术一直受到全球性的技术革新、商业发展和资本投资的高度关注。这一技术不仅被视为未来交通方式的变革者，也成为汽车行业内企业持续研发的重点。业界普遍认为，传统的路测方法存在成本高、复现极端条件困难、安全性低等问题，而采用计算机仿真技术进行自动驾驶系统的测试与评估，则能够提供一种更安全、高效且成本低廉的替代方案。因此，TADSim的出现无疑将推动自动驾驶技术的研发和运营，发挥其核心价值。TADSim是腾讯基于创建更安全、高效的自动驾驶测试工具的目标而开发的跨平台分布式仿真系统。它利用了腾讯在游戏引擎、数字孪生技术、车辆动力学模型和AI交通流仿真等方面的专业能力，旨在满足智能驾驶系统研发和验证的需求。TADSim的核心优势在于它能够实现对自动驾驶车辆的感知、决策和控制算法等所有模块的闭环仿真验证，覆盖从模型到实际车辆的各个研发阶段，从而显著降低研发成本并缩短研发周期。

在架构设计方面，TADSim包含多个模块，如数据接入与场景构建、仿真核心引擎、测试分析与评价、测试任务管理和外部接入接口，这些模块支持可扩展和兼容的仿真体系架构。TADSim能够提供不同类型的仿真服务，如场景型仿真、回放型仿真，甚至具备云端虚拟城市型仿真的扩展能力。它还能够覆盖车辆验证的V字流程，从模型在环到驾驶员在环，支持自定义场景与地图，并内置车辆动力学模型、传感器模型和驾驶员模型以满足不同的测试需求。

TADSim平台的高保真渲染、交通流仿真和V2X仿真功能，能够进行大规模的测试任务管理和秒级生成评测报告。它还提供了API接口，使得被测算法和第三方软件可以轻松接入。在技术层面，TADSim在多个方面展现出行业领先的优势，包括：

• 高保真场景还原：利用高精度三维重建和领域迁移技术，实现了厘米级的精确道路场景还原，提高了测试场景的覆盖率，降低了人力物力成本。
• 高精度车辆动力学模型：支持27自由度的动力学模型，适应油动、电动及混动的仿真需求。
• 丰富的高精度传感器模型：包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多种传感器模型，提升了仿真的真实性。
• 数据驱动的AI交通流模型：基于大量交通数据训练的AI模型，能够模拟真实的交通行为，如超车、变道和避障。
• 高效测试工具：借助云端算力，支持大规模并发运行仿真任务，实现日行百万公里的测试需求。
• 场景地图数据兼容行业标准格式：采用模块化、标准化设计，支持OpenX等国际标准格式，便于数据的长期积累和拓展。
• 确保仿真一致性：统一的仿真引擎支持各个阶段的仿真测试，保证了仿真的连贯性和一致性。

TADSim的开源版本为自动驾驶领域提供了一个强大的仿真测试平台，它不仅提高了研发效率，降低了成本，还通过支持高保真渲染和精确的模拟环境，确保了自动驾驶系统的安全性和可靠性。随着自动驾驶技术的不断发展，TADSim有望在行业中发挥更加关键和持久的作用。