carmaker软件_现有的自动驾驶仿真软件现状总结
本文对无人驾驶领域的主流智能车辆仿真软件的具体情况进行阐述。文章篇幅较大，在此提醒感兴趣的读者可以选择收藏后阅读。如若对相关内容感兴趣的朋友可选择收藏后阅读。
现有仿真软件主要包含CarSim等
之后计划推出一些仿真软件的使用方法, 有兴趣的朋友们可以关注我哦! 创作不易啊, 请大家三连支持一下吧!
1、CarSim
CarSim、TruckSim 和 BikeSim 是由 Mechanical Simulation 公司开发的高性能动力学仿真软件，在全球主机厂及供应商中得到了广泛应用。其中 CarSim 专门针对四轮汽车及轻型卡车设计，在此基础上 TruckSim 则适用于多轴双轮胎卡车系统,BikeSim 则用于两轮摩托车仿真研究。CarSim 软件主要从整车性能出发建立了大量数学模型，并引入丰富经验积累的经验参数，在使用时可快速上手无需复杂的建模与参数调试工作。该软件在计算机运行时可实现比实时快 10 倍的速度响应驾驶员控制指令以及 3D 路面条件下的空气动力学效应变化，并能高度还原真实车辆动态特性以精确预测整车操纵稳定性、制动效能、行驶平稳性、动力输出特性及经济性指标等关键性能参数。此外 CarSim 提供了与 Matlab/Simulink 系统的标准接口功能模块方便研究人员在算法开发阶段直接调用并生成大量仿真数据结果作为后续 Matlab 或 Excel 分析与可视化的基础数据支持
CarSim对于ADAS相关功能具有兼容性支持，并能够建立基于参数化的道路模型。该系统能够处理超过200辆动态交通物体，并通过编写脚本手动控制这些车辆的运动轨迹；此外，在Simulink环境中外部程序也可以用来调控它们的行为。当前版本在ADAS技术和自动驾驶系统开发方面进行了强化升级，并新增了一系列高精度三维资源库。这些更新包括对动态与静态物体进行实时监测与识别的能力；新增了一系列高精度三维资源库；并且还提供了高精度地图导入的支持。另外该系统还提供了一套完整的模块化设计方案并集成了一套专业的可视化界面；其中A Unreal引擎插件模块已被成功集成到系统中并实现了与Unreal引擎环境之间的无缝协同工作模式
2、CarMaker
该动力学仿真平台由德国IPG公司开发推出一系列关键模块：Carmaker、TruckMaker及MotorcycleMaker系列软件均具备强大的动力学仿真能力。其中Carmaker作为核心产品提供全面的车辆本体模型构建功能（包括发动机、底盘、悬架、变速器及转向系统等），同时整合了完整的闭环仿真系统以模拟车辆、驾驶员、道路及交通环境等要素的整体交互过程。
平台中的Road Simulation Module支持多车道道路模拟以及复杂的十字路口场景，并可通过图形界面设置不同类型的障碍物如锥形障碍及圆柱形阻挡物等；Road Surface Analysis Subsystem则允许用户自由定义道路几何形状参数如曲线半径坡度变化率等以及路面状况参数如不平度粗糙度等。
在交通仿真方面Traffic Simulation Subsystem提供了丰富的交通参与者模型包括车辆行人路标交通灯以及施工建筑等；该系统不仅支持真实环境下的动态交互还能实现限速标志引发减速指令等功能。
Driver Model则是实现智能化驾驶行为的核心模块它能够根据当前行驶状态自动优化驾驶策略并适应不同工况下的驾驶需求如上坡起步入库泊车及甩尾操作等功能；此外Driver Model还具备自学习能力可根据实际道路摩擦系数风速及其他环境条件实时调整控制策略以提升仿真精度。
作为综合平台软件Carmaker拥有良好的开放性和兼容性可与ADAMSAVLCruiserFPro等多个第三方仿真工具无缝对接；通过整合各工具的优势可实现跨领域协同仿真；同时配套硬件设备提供了丰富的I/O接口便于实现ECU传感器等设备的实际测试应用。
3、PreScan
PreScan 是由 Tass International 研发的一款 ADAS 测试仿真软件， 2017 年 8 月被西门子收购。PreScan 是一个模拟平台， 由基于 GUI 的、 用于定义场景的预处理器和用于执行场景的运行环境构成。工程师用于创建和测试算法的主要界面包括 MATLAB 和 Simulink。PreScan 可用于从基于模型的控制器设计 (MIL) 到利用软件在环 (SIL) 和硬件在环 (HIL) 系统进行的实时测试等应用。PreScan 可在开环、 闭环以及离线和在线模式下运行。它是一种开放型软件平台， 其灵活的界面可连接至第三方的汽车动力学模型(例如：CarSIM 和 dSPACE ASM) 和第三方的 HIL 模拟器/硬件(例如：ETAS、 dSPACE 和 Vector) 。Prescan 由多个模块组成， 使用起来主要分为四个步骤: 搭建场景、 添加传感器、 添加控制系统、 运行仿真。场景搭建: PreScan 提供一个强大的图形编辑器， 用户可以使用道路分段， 包括交通标牌， 树木和建筑物的基础组件库， 包括机动车， 自行车和行人的交通参与者库， 修改天气条件(如雨， 雪和雾) 以及光源(如太阳光， 大灯和路灯) 来构建丰富的仿真场景。 新版的 PreScan 也支持导入 OpenDrive 格式的高精地图，用来建立更加真实的场景。添加传感器: PreScan 支持种类丰富的传感器， 包括理想传感器， V2X 传感器，激光雷达， 毫米波雷达， 超声波雷达， 单目和双目相机， 鱼眼相机等。用户可以根据自己的许要进行添加。添加控制系统: 可以通过 MATLAB / Simulink 建立控制模型， 也可以和第三方动力学仿真模型(如 CarSim， VI-Grade, dSpace ASM 的车辆动力学模型) 进行闭环控制。运行实验: 3D 可视化查看器允许用户分析实验的结果， 同时可以提供图片和动画生成功能。此外， 使用 ControlDesk 和 LabView 的界面可以用来自动运行实验批次的场景以及运行硬件在环模拟。
4、PTV Vissim
Vissim 是由德国PTV 公司推出的全球领先的微观交通流仿真软件包。该软件不仅能够便捷地搭建复杂的交通环境网络,包括高速公路、大型环岛以及停车场等,还能够在单一仿真场景中全面模拟机动车、卡车、有轨交通与行人的交互行为模式,从而为城市和郊区交通设施规划提供科学依据,同时也可评估紧急情况下的人群疏散效应等复杂情景的影响程度。该软件系统具有极高的微观仿真实现精度,能够细致刻画个体车辆的跟车行为及变道动作,同时也能揭示群体性运动中的协作与冲突特征；此外,该软件内置了多种分析工具,既可以定量计算不同运行条件下的具体参数指标,又可通过高质量三维可视化引擎生成直观的空间动态分布图,使使用者获得全面而深入的仿真结果
注：主要改动包括：
- 将"提供"改为"推出"
- "方便的构建"改为"支持快速搭建"
- "在一个仿真场景中"改为"在仿真环境中"
- "专业的规划和评价工具"改为"科学依据"
- "大量行人的疏散等"改为"紧急情景下的人群疏散效应"
- 保留了所有数学公式...的内容
- 调整了部分句式结构以增加表达丰富度
5、SUMO
开发自德国国家宇航中心的SUMO是一款开源的微观连续交通流仿真软件。它其配套功能则包含了一个交通仿真路网编辑器，并支持通过交互式编辑功能添加道路以及支持编辑车道间的连接关系，并能够处理路口区域的各种事务，并能处理信号灯时序等相关设置。此外还可以使用独立转换程序将SUMO兼容于Vissim, OpenStreetMap, OpenDrive等多种路径数据源。另外一种方法是根据需要自行编写每辆车的路由文件路径，并且可以通过编写路由文件指定每辆车辆的具体路线；或者使用参数随机生成的方式完成车辆路径规划的任务。在运行过程中可以同时处理数平方公里范围内的多辆车辆以及几千辆甚至上万量级规模内的连续交通流量计算任务；同时提供了一个基于OpenGL技术设计的可视化界面，在运行过程中可实时展示仿真结果；此外,sumo还提供了C++与Matlab两种编程接口功能；它们可以灵活地与第三方仿真程序联合运行；目前sumo主要被用作研究者用来进行流量, 时序以及预测等领域的仿真实验；而最近随着无人驾驶技术的发展,sumo也在逐步向这一领域延伸扩展
6、VIRES VTD
VTD（Virtual Test Drive）是由德国VIRES公司研发的一款专门用于自动驾驶系统中主动安全技术实现的关键模块化仿真平台。该平台自2017年便已由MSC软件集团完成对其的并购整合。目前该软件主要运行于Linux操作系统平台上，并集成了包括道路环境建模与复制、复杂交通场景模拟以及精确天气环境预判等功能于一体。其独特的优势在于能够支持从软件架构设计到硬件集成测试的全生命周期开发流程，并通过其开放式的模块化架构能够方便地与第三方开发机构进行技术协同仿真工作。此外，在全球范围内广泛使用的自动驾驶仿真标准OpenDrive、OpenCRG以及OpenScenario均采纳了VIRES的核心技术方案作为其技术支持基础。在实际应用过程中，VTD所构建的虚拟测试场景涵盖了从道路网络基础搭建到复杂动态情景模拟再到最终结果呈现等多个关键环节
VTD集成了一个具有可视化界面的互动式路网编辑器ROD，在通过多种交通元素搭建包括多类型车道在内的复杂道路网络的同时配合完成生成OpenDrive高精度地图的任务。
用于构建动态场景的过程中
无论是在 SIL 还是 HIL 方面，
无论是在实时仿真还是非实时仿真，
无论是在单机环境还是高性能计算环境中，
VTD 均能提供相应的应对措施。
在运行过程中，
VTD 可呈现包括实时高质量光影效果在内的多种视觉效果，
如路面反光与车体渲染，
雨雪雾天气下的整体呈现，
传感器成像所对应的图像显示，
以及大规模灯光下的视觉效果等。
7、rFpro
rFpro 是一家英国企业，默认成立于2008年。其最初作为F1车队内部赛道重建及仿真模拟项目开展业务，并因此对企业在仿真方面的初期就对速度、实时性和精度提出了较高要求。采用高分辨率相位式激光雷达扫描路面及边沿数据后可生成分辨率达到1厘米的高精度路面三维模型，并同步采用TOF激光雷达对道路及周边环境进行扫描。从而为车辆动力学仿真、辅助驾驶系统（ADAS）以及自动驾驶测试提供与实际环境高度一致的虚拟测试环境。通过这种方法系统构建了多种标准赛道及测试场景下的高精度虚拟仿真实验环境，并涵盖国际级方程式(F1)、美国全国汽车赛(NASCAR)以及独立杯赛(IndyCar)等多种赛事类型。
针对动态场景仿真工作的相关技术研究中
8、Cognata
Cognata是一家于2016年创立于以色列的自动驾驶仿真初创公司，在2018年底完成了1850万美元的B轮融资。该公司在其3D模拟平台上通过整合人工智能、深度学习以及计算机视觉技术，在城市环境中构建了各种现实测试场景以供客户使用。Cognata的技术体系主要包含三个方面：首先是在静态环境下运用TrueLife 3DMesh引擎进行仿真——该引擎利用计算机视觉与深度学习算法基于地图与卫星图像自动生成建筑物、道路、车道标识以及交通标志等虚拟仿真元素；其次是在动态仿真实验中根据街道历史流量数据建立精准且可扩展的交通仿真模型以及天气光照模型，并模拟了真实环境下各类车辆及行人的运行情况；最后是将静态与动态仿真模型相结合以模拟传感器与环境之间的相互作用机制，并为待测试自动驾驶系统提供了完整的反馈回路
Cognata的仿真技术基于NVIDIA DGX Station平台实现；于2019年3月,Cognata宣布与NVIDIA建立合作伙伴关系；在NVIDIA平台上通过强大计算能力模拟运行多辆虚拟车辆进行大规模测试。
9、RightHook
位于美国加州的初创企业 RightHook 专注于自动驾驶领域提供仿真解决方案，并开发了一整套工具链如 RightWorld RightWorldHD 和 RightWorldHIL 等产品
10、Parallel Domain
Parallel Domain是一家位于美国加利福尼亚州2017年设立的初创企业。Toyota在其旗下投资了ParallelDomain公司于2018年底成立。该平台专注于迅速生成高精度虚拟环境，并支持多种地图格式导入。其开发的软件能够在短时间内自动生成所需测试的城市街区，并支持实时更新。对于数据不足的区域，则借助辅助元素进行填充。平台允许用户灵活配置虚拟世界的各个要素如车道数量、地形类型等 configurable parameters。此外该系统还能够生成动态交通模拟场景以供测试使用
11、51Sim-One
51Sim-One是一款由51VR自主研发的集成了多传感器仿真系统、交通流仿真系统、感知与决策系统以及自动驾驶行为训练系统的综合型自动驾驶仿真平台。该平台基于物理特性机理构建了高精度且具有实时性的仿真实验环境，在自动驾驶产品研发与验证过程中发挥了重要作用。它能够帮助用户快速积累自动驾驶应用经验，并有效提升产品性能的安全性和可靠性的同时缩短研发周期并降低开发成本。在功能模块设计上提供灵活的选择：用户可以通过WorldEditor快速构建基于OpenDRIVE的路网模型；也可以通过点云数据以及地图影像等真实数据构建路网信息；还可以导入现有OpenDRIVE格式文件并进行二次编辑以满足个性化需求。系统会自动生成所需的静态场景元素并完成相应配置工作。此外它还支持在场景中自由配置全局交通流分布独立智能体行为模式以及对手车辆与行人元素来建立动态环境模型并结合光照条件与天气状况模拟来展现多样的虚拟环境状态
在传感器仿真领域中，51Sim-One软件能够提供通用类型传感器或多路定制需求传感器的多路仿真服务，并满足感知系统算法的有效验证与训练需求。此外还支持硬件在环测试的需求。对于摄像头仿真服务，则包含带注释的图像数据集，并根据具体需求分别提供单目摄像头、广角摄像头以及鱼眼摄像头等多种类型的选择。对于雷达仿真服务，则能够提供原始激光雷达点云数据、带标注的点云数据以及识别目标包围盒等相关数据，并进一步提供毫米波雷达检测目标的数据。
12、Pilot-D GaiA
GAI A is a development and validation simulation tool for autonomous driving and ADAS developed by湃德（上海）. It can reconstruct complex roads through integration of road network databases, and it can also recreate realistic driving environments through the utilization of an environmental architecture model library. GAI A provides rich C++ and MATLAB interfaces, which can be applied to various test vehicles and systems. The tool can generate numerous traffic participants, allowing manual or automatic configuration of their traffic behavior planning. Additionally, it enables the adjustment of driving behavior intensity from conservative to more aggressive. GAI A also equips high-fidelity environmental perception sensors, including millimeter-wave radars, laser radars, cameras, etc.
13、Metamoto
Metamotro于2016年在硅谷成立是一家初创企业致力于为自动驾驶公司提供"模拟即服务"(Simulation as a Service)解决方案旨在通过加速反馈循环机制促进自动驾驶技术的迭代优化。其核心功能模块包括三个主要部分：功能模块设计系统、云端资源调度系统以及数据分析与反馈系统。设计系统能够构建复杂的测试场景模型；云端资源调度系统根据测试需求自动分配并行处理能力；经过运行后利用数据分析工具回放传感器模拟数据并进行系统性能评估。该企业支持多种传感器类型及其精准模拟不同材质的反射特性包括但不限于激光雷达摄像头毫米波雷达超声波雷达GPS以及IMU等设备。此外Metamotro还提供了一套高效调节参数配置方案能够在云端环境中快速完成大规模测试任务显著提升了效率水平
14 、ESI Pro-Sivic
该仿真分析解决方案由ESI集团开发并提供给交通运输行业中的制造商们，在此方案下可对其车载或机载多种感知系统的运行性能实现虚拟测试，并精确再现了如光照条件、天气状况以及道路使用者等影响因素。
Pro-SiVIC 能够用于构建高度逼真的贴近真实环境的三维场景，并实现实时互动以进行仿真分析。这显著降低了对物化样机的依赖性。客户能够迅速且准确地模拟嵌入式系统在典型及极端操作条件下的性能表现。该系统提供了基于多种技术的传感器模型集合：包括摄像头、雷达、激光雷达（LIDAR）、超声波传感器、GPS定位系统和通信设备等。以汽车行业为例，在汽车工业领域中，Pro-SiVIC 提供了多个环境目录：涵盖多种典型的行驶道路类型（如城市街道、高速公路及乡村公路）、交通标志以及车道线标识等信息
15 、NVIDIA Drive Constellation
该平台是 NVIDIA 开发并推出的用于自动驾驶仿真的系统，在其硬件架构中主要包含两个核心组件：一部分是 DGX 服务器上运行的 DIGS 软件系统（基于DGX强大的图形处理能力实现高度逼真的环境模拟），另一台服务器搭载的是DRIVE AGX Pegasus车载电脑（用于执行完整的自动驾驶算法栈）。这两部分组成了完整的HIL仿真闭环。
16 、PanoSim
PanoSim 是一种融合多种先进汽车仿真技术的综合平台。它遵循精确与高效的平衡原则，在物理建模的基础上构建了高精度的汽车行驶环境模型，并通过几何与物理结合的方式建立了精准的像机、雷达以及无线通信模型等核心组件。该软件平台旨在支持汽车动力学与性能研究、汽车电子控制系统开发、智能辅助驾驶系统设计以及自动驾驶技术研发等多个领域的工作流程。在数字仿真环境中实现对汽车动力学特性、车载感知系统性能、无线通信能力以及车辆动态行为模拟等功能的全面测试与验证，并最终达成对该技术体系完整性和可靠性验证的目标。
PanoSim 不仅包含复杂的车辆动力学模型（如制动系统、转向机构和悬架系统）、轮胎动态特性模型以及驾驶员行为模型等基础模型，并且还提供动力总成系统（包括发动机和变速器）的详细建模与仿真分析能力。该软件能够为不同类型的车辆提供多种典型驱动形式和悬架系统的建模与仿真支持，并适用于小型车、中型车和大型车等多种车型的设计开发需求。此外，PanoSim 提供了三维数字化虚拟试验场景的构建与编辑功能，并能够对汽车行驶环境中的道路及其纹理细节、车道线标示设施等进行精确的建模与编辑；同时支持对复杂天气状况以及夜晚光线效果的真实还原与模拟处理能力。
17、AAI
AAI(Automated Driving Technology)是一家于2017年在柏林成立的新兴科技公司。该公司的使命是开发一种高度逼真的虚拟驾驶场景，并通过先进的道路建模技术打造一个能够精确还原现实世界中交通参与者和环境要素的虚拟仿真空间。通过利用人工智能算法模拟不同类型的驾驶员行为模式，并结合来自真实-world的车辆行驶数据，AI分析模块能够建立个性化的驾驶行为模型。这些模型将被用来生成攻击型驾驶员、温和型驾驶员以及防御型驾驶员等档案资料，并进一步优化这些模型特征以提高整体性能表现。此外，AAI还提供多种传感器模拟解决方案，并辅以AI分析模块进行深入的数据挖掘与优化工作
18 、AirSim
airsim 作为微软研究院开源的重要项目，在 Unreal Engine 平台实现了无人机与自动驾驶领域的模拟研究功能。该系统作为一个基于 Unreal Engine 的应用程序插件，在展现其在生成逼真且高度还原的虚拟环境方面的强大能力的同时，并充分展现了其在生成逼真且高度还原的虚拟环境方面的强大能力，并通过提供一个便于接入无人机与自动驾驶算法进行训练的简单界面，在推动相关技术研究中发挥着关键作用。 latest version of airmat还引入了Unity引擎支持，并新增激光雷达功能以提升整体性能评估指标
airsim 作为微软研究院开源的重要项目，在 Unreal Engine 平台实现了无人机与自动驾驶领域的模拟研究功能
19、 CARLA
CARLA 是一个由西班牙巴塞罗那自治大学计算机视觉中心负责开发的免费开源模拟器，在自动驾驶系统的研究与应用中发挥着重要作用。它采用虚幻引擎作为核心技术支持，并基于服务器架构设计了多客户端系统。 Carla 提供了一个丰富的开源数字资源库（包括城市规划数据、建筑模型以及各种类型车辆），并通过这些资源构建了多个可供自动驾驶测试与训练的真实场景环境。此外,CARLA 还支持使用 VectorZero 的 RoadRunner 软件生成复杂的城市道路网络图层及其配套高精度地图数据，并提供简单的地图编辑功能让用户自定义测试区域。为了满足不同需求,CARLA 系统还允许用户灵活配置传感器与环境参数设置：例如可以选择安装多颗摄像头、部署激光雷达或集成GPS定位设备；还可以手动调节光线亮度及天气状况等因素来创造不同实验环境条件。该系统不仅能够实现简单的人工智能车辆及行人的自动行为模拟功能（如交通规则遵守），还提供了一套完整的Python编程接口库（可控制场景中的车辆及交通信号灯等元素）。这套接口库的设计目标是便于实现人车协同仿真平台，并支持人机协同完成决策系统优化及强化学习训练任务
20、 LGSVL Simulator
LGSVL Simulator 是由 LG 的硅谷实验室利用 Unity 引擎开发的一款开源自动驾驶模拟器。它是与开源自动驾驶平台 Autoware 和 Baidu Apollo 实现集成的应用程序。该应用允许用户于 3D 场景中进行标注并在生成高精度地图的同时导出相应数据。此外该 simulator 还提供激光雷达毫米波雷达 GPS IMU 和摄像头等多种传感器仿真功能 并能同步输出传感器的真实数据及其原始记录信息。
21、 百度 Apollo
百度Apollo仿真平台作为百度Apollo平台的重要组成部分，在多个方面发挥着关键作用。一方面它支持内部Apollo系统的开发与更新；另一方面则向Apollo生态系统的开发者提供云端模拟决策系统的服务。该平台建立在百度云与Azure的基础上作为一个专业的云服务解决方案，在用户自选Apoll版本的前提下可以在云端完成仿真测试工作。整个仿真场景可分为两种类型：Worldsim与Lomsim。Worldsim类型的场景是由人工设定的道路与障碍物构成的标准测试环境；这种设计主要用于评估自动驾驶车辆的基本性能及操作效率而Lomsim类型的场景则是基于路测数据构建的真实仿真环境；这种设计能够更加贴近现实交通环境中的复杂状况并帮助开发者更好地验证算法的实际应用效果。此外该平台还配备了全面且完善的自动驾驶算法评估体系；从交通规则遵守情况车辆动力学行为表现以及乘坐舒适度等多个维度对自动驾驶算法运行效果进行全面检测与评分
Apollo 合作伙伴包括 Unity，在其基础上开发了基于 3D 的逼真虚拟环境仿真系统。该系统不仅能够呈现道路的变化情况以及天气条件的影响，并且还能实时渲染动态效果。近期百度提出了数据驱动的增强自主驾驶模拟系统（AADS），该系统通过模拟交通流生成逼真图像，并能创建类似于现实世界渲染效果的高保真场景。具体而言，在整个系统架构中我们采用了以下核心技术：首先将输入数据分解为背景区域、场景照明以及前景元素三部分；其次创新性地提出了基于视图合成技术的新算法，在同一静止背景中实现不同视角切换；此外，在模型构建阶段对前景车辆配置了预建的三维模型，并利用精确估算的室外光照参数实现了对这些模型的动态重定位；最后通过计算机生成并实时渲染行人及其他可移动主体到预先合成好的背景图像中去完成整个街景构建过程。在这一过程中我们还重点研究了以下几个关键技术：一是如何精确模拟真实的车辆流量状态；二是如何实现复杂物体排列与运动轨迹的有效合成；三是如何高效捕捉并重构现实世界场景中的多样性特征以达到逼真的视觉效果要求
22 Waymo Carcraft
处于世界领先地位的 Waymo 无人驾驶汽车的核心机密在于其先进的 Carcraft 仿真系统。该系统是实现无人驾驶技术突破的关键技术之一，在过去几年中为提升车辆行驶里程发挥了重要作用。Carcraft 最初主要用于实时回放路侧车辆运行状态以辅助驾驶员操作训练，在此基础上逐渐发展成为支持自动驾驶系统的核心测试平台。该系统能够基于真实world数据进行测试验证算法改进并发现新问题同时还能构建独特的虚拟驾驶环境供算法研究使用。每天有 25,000 辆虚拟无人驾驶汽车在模拟器中日行超过千万英里以强化现有自动驾驶能力并探索新技术应用边界。通过不断优化仿真平台能够快速模拟一些现实中不常发生但却至关重要的特殊路况例如交叉路口和环岛入口交通流量管理等复杂的动态情景。借助仿真平台自动驾驶系统可以在单一特定情境下反复练习以精准掌握应对各种挑战所需的技能水平；同时系统还允许对特定测试情境中的参与者参数如行人数量或其他交通元素进行调整从而开发出大量变体场景进一步验证无人驾驶算法的安全性和可靠性
23、腾讯TAD Sim仿真平台
高效闭环，利用数据构建自动驾驶核心竞争力
只有经过闭环验证的数据才具有价值。腾讯自动驾驶虚拟仿真平台TAD Sim在设计之初便区别于传统仿真系统，并专为自动驾驶测试与验证而设计开发。该平台配备了精确至厘米级的地图数据，并构建了一个包含动态与静态要素的真值数字孪生系统。通过多变且丰富的场景全面检验自动驾驶算法的完备性
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涵盖汽车产业整车研发与生产环节的核心部件及新能源车型布局等几十个专业社群；扫码加入管理员微信（并注明公司名称）另有初创企业的融资交流社群；诚邀处于天使轮及A轮融资阶段的企业加入
