近些年来，自动驾驶成为科技研发的热门项目，其中通过仿真测试来评估、提高自动驾驶安全性，是非常重要的一个环节。近日，南京航空航天大学科研团队突破现有仿真技术障碍，研制了一种增强现实的自动驾驶仿真系统，可自动创建逼真的道路场景，为自动驾驶车辆提供更为可靠且廉价的实验室模拟方法，大规模用于训练和测试评估自动驾驶系统的路径规划和决策算法中。该成果日前刊登在《科学》杂志子刊上。

      “自动驾驶仿真系统(AADS)相对于现有仿真系统，具有更加真实准确的效果。”文章第一作者李伟表示，AADS是一个数据驱动系统，它能更准确地表示自动驾驶汽车在路上接收到的信号。“自动驾驶汽车依赖于感知模块和导航模块，感知模块接收和解释现实世界的信息，导航模块根据感知模块做出决定，比如转向哪里、是否刹车或加速。”李伟说。

      现有的仿真系统在呈现真实的交通流、驾驶员与行人的互动等场景中仍有很多不足，与真实的环境存在较大的差异。因此，在研究AADS的过程中，最大的难题同样是如何将道路的真实情况进行仿真合成。李伟及研究团队用视频和照片来模拟真实世界的道路和动作，这种数据驱动的方法提供了一个更加现实和有益的交通仿真模型。

      “我们这个系统其实就是在弥补与现实环境的差异，现在我们的研究应该是最接近真实的。”李伟向记者解释道，“现在市面上基本就没有室外场景街景合成的具体技术，而我们的研究则针对这一点进行了突破”。

      对于该项研究成果的应用前景，李伟表示，仿真技术和自动驾驶两者的发展是相辅相成的。“自动驾驶前景良好，需要这些相关的配套技术辅助来作测试，同时仿真技术也会得到一定的发展。这也是我们研究这个仿真系统的初衷。”