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自动驾驶的发展现状、挑战与应对作者：李晓华来源：《人民论坛》2023年第18期【关键词】自动驾驶无人驾驶产业发展产业政策【中图分类号】F42 【文献标识码】A随着人工智能、物联网、5G移动通信等新一代数字技术的发展与成熟，其与实体产品的融合日趋紧密，汽车是其中的典型代表。
近年来，汽车企业持续推进整车的自动化智能化水平，市场对自动驾驶的接受程度也在不断提高，具有辅助驾驶或自动驾驶功能的汽车销量快速增长，自动化与电动化一起成为改变全球汽车产业格局的重要力量。
未来自动驾驶仍有巨大的发展空间，且会向无人驾驶的方向发展。
同时也要看到，自动驾驶汽车的发展也面临技术、成本、数据、基础设施和法律等方面的制约和挑战，需要积极采取措施加以应对。
汽车产业规模大、先进技术集成度高、产业关联度强，是美国、中国、日本、德国等制造大国的重要支柱产业。
自动驾驶作为一项颠覆性技术，其发展水平直接关系各国汽车产业的国际竞争力和全球产业分工格局，因此世界主要国家都高度重视自动驾驶的发展，不少传统汽车大国发布自动驾驶路线图和发展目标，在交通法规、监管政策等方面积极探索，推出一系列支持自动驾驶的产业政策，以重塑汽车产业竞争优势、保持和强化全球竞争地位。
例如，美国在联邦和州政府层面发布了一系列法规，逐步对自动驾驶向更高等级发展进行松绑。
我国将自动驾驶作为新兴产业发展的重点领域，工信部等相关部委出台了一系列自动驾驶相关的发展战略、规划和标准，一些地方也在积极开展关于自动驾驶的地方立法。
随着自动驾驶技术的逐步成熟和性能提升、成本下降，市场接受度不断提高，产业呈现快速发展势头。
总体上看，国内外自动驾驶汽车呈现以下五个方面发展特点：一是技术水平快速提升。
国际汽车工程学会（SAE）2014年1月发布的J3016标准定义了从无驾驶自动化（L0）到完全驾驶自动化（L5）等6个驾驶自动化等级，2021年4月该标准更新到第4版。
我国2021年8月发布并于2022年3月1日实施的《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）国家标准与国际汽车工程学会的划分大体一致，将驾驶自动化划分为6个等级，0级是应急辅助，1级是部分驾驶辅助，2级是组合驾驶辅助，3级是有条件自动驾驶，4级是高度自动驾驶，5级是完全自动驾驶。
2024年智能驾考驾培系统市场发展现状引言智能驾考驾培系统是近年来快速发展的新兴领域，通过运用人工智能、大数据和互联网技术来辅助驾驶学员学习和实际驾驶训练。
本文将探讨智能驾考驾培系统市场的发展现状，包括市场规模、主要应用领域、发展趋势等方面的内容。
1. 市场规模智能驾考驾培系统市场在过去几年中取得了快速发展，市场规模不断扩大。
据市场研究公司的数据显示，2019年智能驾考驾培系统市场的市场规模达到了X亿美元。
2. 主要应用领域智能驾考驾培系统的应用领域广泛，主要包括以下几个方面：2.1 驾考学员培训智能驾考驾培系统可以帮助驾考学员更高效地进行理论学习和实际驾驶训练。
通过智能化的学习模块，学员可以随时随地进行学习，并进行模拟驾驶训练，提高学员的学习效果和驾驶技能。
2.2 驾校管理智能驾考驾培系统还可以用于驾校管理，包括学员管理、教练管理、车辆管理等方面。
通过系统化的数据管理和分析，驾校可以更好地了解学员和教练的情况，提供个性化的教学服务。
2.3 驾培监管智能驾考驾培系统还可以用于驾培监管，监测驾校和教练的教学行为和学员的学习情况，提高驾培行业的监管效能。
3. 发展趋势智能驾考驾培系统市场在未来有良好的发展前景，未来的发展趋势主要表现在以下几个方面：3.1 人工智能技术的应用随着人工智能技术的不断发展，智能驾考驾培系统将更加智能化和个性化。
人工智能将被应用到驾驶学员的学习过程中，通过学习算法和深度学习技术，系统可以更好地适应学员的学习需求，提供更准确的学习指导。
3.2 大数据的应用智能驾考驾培系统将会收集大量的学员学习和驾驶数据，并通过大数据分析来提供更科学的驾驶学习方案。
通过对数据的分析，系统可以了解学员的学习情况和驾驶技能的弱项，提供个性化的训练计划和指导。
3.3 云计算和移动互联网技术的发展云计算和移动互联网技术的发展将进一步推动智能驾考驾培系统的发展。
学员可以通过移动设备随时随地进行学习和实际驾驶训练，系统可以将学员的学习数据实时上传至云端进行存储和分析。
无人驾驶汽车技术现状和发展趋势无人驾驶汽车技术（Autonomous Driving Technology）是近年来快速发展的一项创新技术，代表了未来智能交通的方向。
通过利用人工智能、感知技术和自动控制系统等，无人驾驶汽车能够在没有人类驾驶员的情况下进行安全、高效的行驶。
本文将介绍无人驾驶汽车技术的现状和发展趋势。
一、无人驾驶汽车技术现状目前，无人驾驶汽车技术已经取得了较大的进展，在实验室和测试场地上取得了显著的成果。
各大汽车制造商、科技公司和初创企业都加大了研发投入，竞相推出自己的无人驾驶汽车解决方案。
1. 基础技术成熟：无人驾驶汽车的关键技术包括传感器、感知算法、自动控制、导航定位等方面。
这些技术在多年的研发和实践中已经相对成熟，并且已经被广泛应用于自动驾驶汽车的开发中。
2. 部分商业化应用：一些汽车制造商已经开始将无人驾驶汽车技术商业化应用。
例如，特斯拉的Autopilot系统可以实现部分自动驾驶功能，包括自动驾驶巡航和自动停车等。
滴滴出行在中国多个城市推出了无人驾驶出租车服务，给用户提供了实际的无人驾驶汽车体验。
3. 限制与挑战：尽管无人驾驶汽车技术已经取得了重要的突破，但仍然存在着一些限制和挑战。
例如，无人驾驶汽车的安全性和可靠性仍然是一个重要的问题，需要继续进行技术改进和测试验证。
此外，法律法规和道德伦理等方面的问题也需要进一步研究和解决。
二、无人驾驶汽车技术的发展趋势无人驾驶汽车技术的发展前景非常广阔，将会对交通、经济和社会产生深远的影响。
以下是无人驾驶汽车技术的发展趋势：1. 自动驾驶水平提升：目前的无人驾驶汽车主要处于辅助驾驶水平，未来随着技术的进步，将逐步实现高度自动驾驶和完全自动驾驶。
高度自动驾驶可以在特定场景下实现全程自动驾驶，而完全自动驾驶可以在任何道路和环境条件下实现全面自动驾驶。
2. 交通效率提升：无人驾驶汽车可以通过优化路线和减少交通堵塞等方式提升交通效率。
无人驾驶汽车之间的通信和协同驾驶将能够更好地利用道路资源，降低交通事故率，并减少能源消耗。
自动驾驶技术发展现状及未来趋势展望自动驾驶技术是近年来一直备受关注的热门话题。
随着人工智能和机器学习的不断进步，自动驾驶汽车的发展突飞猛进。
在过去几年中，许多汽车公司和科技巨头纷纷加入到这个领域，并推出了各种自动驾驶汽车的原型车和概念车，以展示他们的技术实力和未来发展方向。
然而，尽管自动驾驶技术在未来具有巨大的潜力，但仍然面临许多技术和法律上的挑战。
目前，自动驾驶技术实现的关键在于传感技术和数据处理能力。
通过使用激光雷达、摄像头和其他传感器，自动驾驶汽车能够实时地感知周围环境，并快速作出相应的反应。
这些传感器收集到的数据需要经过复杂的算法处理，才能使车辆做出准确的决策。
因此，大量的计算资源和高效的算法是实现自动驾驶的关键。
此外，为了保证安全性和稳定性，车辆还需要与其他车辆和道路基础设施进行实时的通信。
这样的高度自动化系统需要强大的计算能力、高速数据传输和低延迟的通信技术的支持。
随着技术的不断进步，自动驾驶汽车正朝着逐步实现商业化的方向发展。
一些汽车公司已经开始在特定的地区进行自动驾驶出租车和共享汽车的实际应用试验。
例如，Uber和Lyft等打车平台已经开始在美国的一些城市推出自动驾驶出租车服务。
此外，一些高端汽车制造商也推出了具备自动驾驶能力的量产车型，例如特斯拉的AutoPilot功能和奔驰的Drive Pilot系统。
这些都是自动驾驶技术商业化的重要里程碑，为未来的发展奠定了基础。
然而，自动驾驶技术仍然面临许多挑战和限制。
首先，安全性一直是自动驾驶技术发展的主要关注点之一。
虽然自动驾驶汽车能够通过实时感知和计算来避免许多人为错误，但在复杂路况和突发状况下仍然可能出现事故。
其次，法律和监管体系的缺乏或不完善也是制约自动驾驶技术发展的因素之一。
目前，很多国家还没有明确的法规来规范自动驾驶汽车的上路运行。
这使得自动驾驶技术在商业化和普及化方面受到限制。
在未来，自动驾驶技术将继续发展，实现更高水平的自动化。
自动驾驶行业现状困难及建议自动驾驶技术作为未来交通领域的重要发展方向，受到了广泛关注。
然而，目前自动驾驶行业在技术、市场推广、政策法规等方面面临着诸多困难。
本文将从现状出发，分析自动驾驶行业存在的困难，并提出一些建议，以期推动自动驾驶行业的健康发展。
一、自动驾驶行业现状1. 技术难题尚未完全突破自动驾驶技术虽然取得了长足进步，但仍存在许多难题有待解决。
在复杂天气和路况下的自动驾驶仍然面临挑战，尤其是在雨雪、大雾等恶劣环境下的行驶表现不尽如人意。
自动驾驶系统对于交通信号、行人、动物等各种意外情况的识别和应对能力也需要进一步提升。
2. 市场推广受阻虽然无人驾驶汽车在一些发达国家得到了试点推广，但从整体来看，自动驾驶汽车的市场普及仍面临着一系列问题。
由于技术限制和监管政策问题，自动驾驶汽车的上路应用仍受到一定的限制。
用户对自动驾驶汽车的信任度有所不足，对自动驾驶技术的安全性和可靠性存有疑虑。
自动驾驶汽车的成本较高，普通用户难以接受，这也制约了其市场推广的步伐。
3. 政策法规尚不完善当前，自动驾驶汽车的监管政策尚不完善，相关法规存在滞后和空白，未能跟上自动驾驶技术发展的步伐。
自动驾驶汽车在行驶中的责任、保险等问题亟待解决，监管政策的跟进能力还有待提高。
二、自动驾驶行业的困难1. 技术方面的困难：自动驾驶技术尚未完全成熟，对于复杂环境的适应能力还有待提高，特别是在特殊天气和复杂交通情况下的表现不佳。
自动驾驶技术的算法和硬件设备也需要不断完善，以提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性。
2. 市场推广方面的困难：自动驾驶汽车在市场推广中受到了种种制约。
首先是用户信任度不足，很多用户对自动驾驶技术存在质疑，担心其安全性和可靠性。
自动驾驶汽车的成本较高，一般用户难以承担，这也制约了其市场推广的步伐。
监管政策的不完善也成为限制自动驾驶汽车市场普及的重要因素。
3. 政策法规方面的困难：自动驾驶汽车的监管政策尚不完善，相关法规滞后且存在空白，未能跟上自动驾驶技术发展的步伐。
第6章自动驾驶仿真测试标准介绍6.1中国标准现状6.1.1国家级自动驾驶道路测试标准2018年4月12日，工业和信息化部、公安部、交通运输部联合发布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》。
该规范自2018年5月1日起开始施行。
这是我国首个针对自动驾驶汽车测试的考核评价标准。
根据规范中的解释，规范中 到的智能网联汽车指的是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、云端等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车，即通常意义上的智能汽车、自动驾驶汽车。
这其中包括乘用车、商用车，但不包括低速汽车和摩托车。
表6-1国家级智能网联汽车标准及法律法规6.1.2省市级自动驾驶道路测试标准据不完全统计，截至2019年2月21日，全国共有22个省市区出台了智能网联汽车测试管理规范或实施细则，其中有14个城市发出测试牌照，牌照数量总计100余张。
表6-2各省市自动驾驶汽车道路测试相关政策6.2欧盟与美国标准现状6.2.1美国自动驾驶仿真标准现状（1）Waymo-Carcraft自主仿真平台Waymo采用自主研发的仿真平台，基于仿真环境的网络训练，封闭道路和实际道路测试补充优化。
每一天，数字汽车都要在虚拟世界行驶800万英里。
Waymo进行过结构化的场景设计，转化为模拟场景，目前已经完成了20000个场景转化。
在模拟中，Waymo跳过了对象识别这一步。
Waymo不会向系统输入原始数据，让它识别行人，而是直接告诉汽车：这里有一个行人。
Waymo会为不同的对象建模，对象按模型移动，Carcraft场景构建师也会编写程序，让它们以精准方式移动，用来测试特殊行为。
一旦为场景搭建了基本架构，就可以测试所有的重要变量。
在四向停车点前，你可以让不同的汽车、行人、自行车骑手调节抵达时间、停留时间和移动速度，还可以修改其它变量，进行测试。
目录前言 (3)第一章感知系统篇 (5)1.1 车载摄像头 (6)1.2 2019Q1前视单目安装量同比增长71.7% (10)1.3 红外技术及其在夜视和驾驶员状态监测的应用 (13)1.4 汽车毫米波雷达市场 (18)1.5 价格大跌将加速激光雷达规模出货 (24)1.6 高精度地图 (28)1.7 高精度定位 (33)1.8 车路协同感知 (39)第二章整车与系统集成篇 (42)2.1 主机厂ADAS和自动驾驶策略 (43)2.2 低速自动驾驶市场 (45)2.3 商用车自动驾驶市场 (49)2.4 自动泊车与自主泊车市场 (53)2.5 自动驾驶系统集成商：投入巨大，订单增加，人力成本大涨 (57)第三章基础技术篇 (61)3.1 自动驾驶仿真产业链 (62)3.2 汽车域控制器市场 (68)3.3 汽车处理器和计算芯片市场，算力和工具链的竞争 (74)3.4 汽车HUD市场 (78)附录：佐思智能网联汽车产品及服务 (82)前言2019年，自动驾驶（L3以上）领域进入深耕细作期，头部企业吸收了更多的投资。
由于技术难度远超预期，各大车厂和Tier1纷纷推后L3、L4的落地时间。
而ADAS领域，则出现了快速的增长。
以下是ADAS相关部分细分市场的发展速度。
部分ADAS相关产品2018市场规模及增速在2018中国乘用车市场规模2018增速车载摄像头安装量2058.4万15%前视单目摄像头106.4万25%双目摄像头 6.2万170%环视摄像头678万30%毫米波雷达安装量358万54%HUD安装量30.89万94%ADAS各细分市场增长较快，并且还有非常大的成长空间。
因为各项ADAS功能的装配率还很低。
第一章感知系统篇1.1 车载摄像头车载摄像头是ADAS系统的主要视觉传感器，借由镜头采集图像后，由摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像进行处理并转化为电脑能处理的数字信号，从而实现感知车辆周边的路况情况，实现前向碰撞预警，车道偏移报警和行人检测等ADAS功能。
第5章虚拟场景数据库5.1自动驾驶虚拟场景库5.1.1自动驾驶虚拟场景库的概念与构建要求（1）自动驾驶虚拟场景库的概念自动驾驶虚拟场景库即由满足 种测试需求的一系列自动驾驶测试场景构成的数据库。
其中，单个自动驾驶测试场景包括静态场景与动态场景。
静态场景通常包括道路设施（道路、桥梁、隧道等），交通附属设施（标志标牌、公交站点等），周边环境（路灯绿化带、建筑物）等；动态场景通常包括交通管理控制，机动车，行人与非机动车等。
根据测试需求，选取特定的自动驾驶虚拟场景，构建支持检索、调用等操作的数据库，即自动驾驶虚拟场景库。
（2）自动驾驶虚拟场景库构建要求单个自动驾驶测试场景构建要求：要求虚拟静态、动态场景可高度还原对应的现实情况，所含关键信息齐全，可支持高精度的传感器仿真；动态场景如支持交通智能体行为及与主车互动，则可进一步 升测试效果。
自动驾驶测试场景库构建要求：根据测试需求，选择的测试场景应能在统计学上覆盖现实交通中部分典型现象，从而在 种程度上替代对应的路测场景；场景库中的场景应分类明确，支持快速检索与调用。
5.1.2自动驾驶虚拟场景库的数据来源与构建方法（1）自动驾驶虚拟场景库的数据来源自动驾驶虚拟场景库以虚拟场景为元素，其数据来源即虚拟场景的基础数据，主要包括：构建静态场景的基础数据，主要包括高精地图，采集的视频、激光点云等多构建动态场景的基础数据，主要包括交通管控方案（道路限速、信号配时等），视频、雷达、卫星定位等交通传感器信息（从中可解析交通对象的属性信息与出行轨迹），宏观路况信息（可作为基于仿真模型生成动态场景的输入参数）等，主要来源于交通主管部门的管控方案数据与采集的传感器数据，自动驾驶相关公司的实地采集数据，以及互联网企业统计的路况数据等。
（2）自动驾驶虚拟场景库的构建思路自动驾驶虚拟场景库的构建方法见3.3章节。
构建场景库需选取对自动驾驶具有挑战性且在现实中有一定概率出现的场景。
由于场景的统计学意义难以精确估算，往往很难有力说明场景库与实际路测里程的确切关系。
《自动驾驶汽车仿真器综述_能力、挑战和发展方向》篇一自动驾驶汽车仿真器综述_能力、挑战和发展方向一、引言随着科技的不断进步，自动驾驶汽车逐渐成为交通出行领域的焦点。
为了在真实的驾驶环境中验证自动驾驶技术的可行性及安全性，自动驾驶汽车仿真器（简称仿真器）逐渐得到了广泛的关注与应用。
本文将详细概述仿真器的核心能力、所面临的挑战及未来的发展方向。
二、仿真器的核心能力1. 模拟真实驾驶环境仿真器能够模拟各种真实道路环境，包括城市道路、高速公路、乡村道路等，同时还可以模拟不同的天气条件（如晴天、雨天、雪天等），提供接近真实场景的测试环境。
2. 精确复现车辆动力学特性仿真器可以通过复杂的数学模型，精确复现车辆的运动学和动力学特性，从而为车辆的行驶姿态和响应做出准确预测。
3. 评估算法性能仿真器可用来测试自动驾驶算法的性能，包括路径规划、决策制定、避障处理等，并能够通过多种指标对算法性能进行量化评估。
4. 高效的数据收集与处理仿真器能够高效地收集大量数据，并对其进行处理，以便研究人员分析并改进自动驾驶算法。
三、面临的挑战1. 模型的复杂性及精度问题构建一个能真实反映道路环境复杂性的模型是仿真器的首要挑战。
这需要综合考虑各种道路状况、天气变化、车辆类型等多种因素。
同时，确保模型的精度和可靠性也是一项重要任务。
2. 算法的适应性及鲁棒性问题自动驾驶算法需要在各种复杂的驾驶场景中保持稳定的性能。
然而，由于现实世界的复杂性，算法的适应性和鲁棒性往往难以达到理想状态。
这需要研究人员不断优化算法，提高其适应性和鲁棒性。
3. 验证与实际驾驶的差距问题尽管仿真器能够模拟真实的驾驶环境，但仍然无法完全替代实际驾驶。
因此，如何确保仿真结果与实际驾驶结果的一致性，是仿真器面临的重要挑战。
四、发展方向1. 更加真实的模拟环境未来仿真器将进一步发展，以模拟更加真实的驾驶环境。
这包括更精细的模型构建、更丰富的场景模拟以及更真实的物理引擎等。
龙源期刊网
中国自动驾驶仿真技术研究报告发布
作者：
来源：《中国计算机报》2019年第21期
本报讯 5月30日，在第六届国际智能网联汽车技术年会（CICV）上，自动驾驶仿真蓝皮书《中国自动驾驶仿真技术研究报告（2019）》发布。
该蓝皮书由51VR发起，由清华大学苏州汽车研究院、广汽研究院智能网联技术研發中心、中国汽车技术研究中心智能汽车研究室暨汽车软件测评中心、江苏省智能网联汽车创新中心、北京智能车联产业创新中心、奇点汽车和51VR联合发布。
据悉，这是首部全面介绍中国自动驾驶仿真测试发展现状的工具书，内容涵盖自动驾驶仿真测试所有领域，包括：仿真测试市场需求分析、方法应用、搭建技术方案、软件现状、虚拟场景数据库、示范区测试方法介绍、标准介绍、挑战及发展趋势八个部分。
第4章现有的仿真测试软件现状4.1典型自动驾驶仿真软件分类与发展变化情况随着ADAS和自动驾驶的发展，仿真软件也经历了几个发展阶段。
早期的仿真软件主要关注点在车辆本身，主要是动力学仿真为主，用来在车辆开发的过程中对整车的动力，稳定性，制动等进行仿真，如CarSim。
伴随着各种ADAS功能的开发， 供简单道路环境，可编辑的对手车，行人，和简单完美传感器模型的辅助ADAS开发的仿真软件开始出现，比如Prescan。
这时候的仿真软件一般都运行在单机，主要关注功能的验证，并不对场景和传感器的真实程度有太高的要求。
随着以Waymo为代表的一系列目标为L4级别自动驾驶的初创公司的成立和取得突破性进展，尤其是以Waymo自建的Carcraft仿真环境在补充实际路测中取得的重要作用日益被大家认识到，出现了一批以使用高精地图，真实数据回放，以至于使用游戏引擎进行高真实感虚拟环境重建的仿真平台，既有各种初创公司的商业化产品，也有大的自动驾驶公司的内建平台，传统的从事动力学仿真和ADAS仿真测试工具链的公司也通过合作，收购，自研的方式构建更加符合未来自动驾驶对大量真实场景，大规模并行案例测试的需要。
现在的自动驾驶仿真系统的构成已经很复杂，各个仿真软件都有各自的优势和研发的重点，搭建一个完整的仿真系统也越来越需要多个软件互相之间的配合。
典型的自动驾驶仿真平台要包括：1)根据真实路网或高精地图搭建或生成大规模虚拟场景的道路环境模块2)根据实际路侧数据，或者是参数化交通模型生成测试场景的交通模块3)仿真各种传感器，包括摄像头，激光雷达，毫米波雷达，GPS，超声波雷达，IMU的模块，既可以 供原始数据，也可以 供真值。
4)车辆动力学模型，可以根据ADAS或者自动驾驶系统的输入，结合路面特性对车辆本身进行仿真，完成闭环的测试。
5)分布式案例存储和运行平台，可以通过添加硬件的方式大幅 高自动驾驶测试的里程数。
6)对接ADAS和自动驾驶系统的丰富的接口，以及和ECU，传感器进行HIL测试的设备。
4.2典型自动驾驶仿真软件介绍这里会对典型的自动驾驶仿真软件进行介绍，既包括传统的动力学仿真软件，也包括较新的来自于国内外初创公司的仿真产品，还有相关的用作交通仿真的商业软件。
4.2.1CarSimCarSim,还有相关的TruckSim和BikeSim是MechanicalSimulation公司开发的强大的动力学仿真软件，被世界各国的主机厂和供应商所广泛使用。
CarSim针对四轮汽车，轻型卡车，TruckSim针对多轴和双轮胎的卡车，BikeSim针对两轮摩托车。
CarSim是一款整车动力学仿真软件，主要从整车角度进行仿真，它内建了相当数量的车辆数学模型，并且这些模型都有丰富的经验参数，用户可以快速使用，免去了繁杂的建模和调参的过程。
CarSim模型在计算机上运行的速度可以比实时快10倍，可以仿真车辆对驾驶员控制，3D路面及空气动力学输入的响应，模拟结果高度逼近真实车辆，主要用来预测和仿真汽车整车的操纵稳定性、制动性、平顺性、动力性和经济性。
CarSim自带标准的Matlab/Simulink接口，可以方便的与Matlab/Simulink进行联合仿真，用于控制算法的开发，同时在仿真时可以产生大量数据结果用于后续使用Matlab或者Excel进行分析或可视化。
CarSim同时 供了RT版本，可以支持主流的HIL测试系统，如dSpace和NI的系统，方便的联合进行HIL仿真。
图4-1CarSim的运行界面CarSim也有ADAS相关功能的支持，可以构建参数化的道路模型，200个以上的运动的交通物体，使用脚本或者通过Simulink外部控制它们的运动，同时添加最多99个传感器，对运动和静止的物体进行检测。
最近的CarSim版本在ADAS和自动驾驶开发方面进行了加强，添加了更多的3D资源，如交通标识牌，行人等，以及高精地图的导入流程。
同时CarSim也 供了一个Unreal引擎插件，可以和Unreal引擎进行联合仿真。
4.2.2CarMakerCarmaker，还有相关的TruckMaker和MotorcycleMaker是德国IPG公司推出的动力学，ADAS和自动驾驶仿真软件。
Carmaker首先是一个优秀的动力学仿真软件， 供了精准的车辆本体模型（发动机、底盘、悬架、传动、转向等），除此之外，Carmaker还打造了包括车辆，驾驶员，道路，交通环境的闭环仿真系统。
IPGRoad：可以模拟多车道、十字路口等多种形式的道路，并可通过配置GUI生成锥形、圆柱形等形式的路障。
可对道路的几何形状以及路面状况(不平度、粗糙度)进行任意定义。
IPGTraffic：是交通环境模拟工具， 供丰富的交通对象(车辆、行人、路标、交通灯、道路施工建筑等)模型。
可实现对真实交通环境的仿真。
测试车辆可识别交通对象并由此进行动作触发(如限速标志可触发车辆进行相应的减速动作)。
IPGDriver：先进的、可自学习的驾驶员模型。
可控制在各种行驶工况下的车辆，实现诸如上坡起步、入库泊车以及甩尾反打方向盘等操作。
并能适应车辆的动力特性(驱动形式、变速箱类型等)、道路摩擦系数、风速、交通环境状况，调整驾驶策略。
CarMaker作为平台软件，可以与很多第三方软件进行集成，如ADAMS、AVL Cruise、rFpro等，可利用各软件的优势进行联合仿真。
同时CarMaker配套的硬件， 供了大量的板卡接口，可以方便的与ECU或者传感器进行HIL测试。
图4-2Carmaker正在运行仿真测试4.2.3PreScanPreScan是由TassInternational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dSPACEASM）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 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,dSpaceASM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 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。
图4-3Prescan的仿真流程4.2.4PTVVissimVissim是德国PTV公司 供的一款世界领先的微观交通流仿真软件。
Vissim 可以方便的构建各种复杂的交通环境，包括高速公路，大型环岛，停车场等，也可以在一个仿真场景中模拟包括机动车，卡车，有轨交通和行人的交互行为。
它是专业的规划和评价城市和郊区交通设施的有效工具，也可以用来仿真局部紧急情况交通的影响，大量行人的疏散等。
Vissim的仿真可以达到很高的精度，包括微观的个体跟驰行为和变道行为，以及群体的合作和冲突。
Vissim内置了多种分析手段，既能获得不同情况下的多种具体数据结果，也可以从高质量的三维可视化引擎获得直观的理解。
无人驾驶算法也可以通过接入Vissim的方式使用模拟的高动态交通环境进行仿真测试。
图4-4Vissim的环岛仿真4.2.5SUMOSUMO是由德国国家宇航中心开发的开源微观连续交通流仿真软件。
它附带了一个交通仿真路网编辑器，可以通过交互式编辑的方式添加道路，编辑车道的连接关系，处理路口区域，编辑信号灯时序等。
也可以通过一个单独的转化程序转换来自Vissim，OpenStreetMap，OpenDrive的路网。
可以通过编辑路由文件的方式指定每辆车辆的路由，或者使用参数随机生成。
在运行时，可以同时处理数平方公里，多达几万辆的车辆的连续交通仿真需求，同时也 供了一个基于OpenGL的可视化端实时显示交通仿真的结果。
另外，SUMO还 供了方便的C++和Matlab接口，可以灵活的与第三方仿真程序联合运行。
SUMO本身是做为交通领域流量，时序，预测等仿真来使用的，最近逐渐开始应用在无人驾驶的仿真上，为无人驾驶算法 供随机的复杂动态环境。
图4-5SUMO连续交通流仿真的可视化界面4.2.6VIRESVTDVTD（VirtualTestDrive）是德国VIRES公司开发的一套用于ADAS，主动安全和自动驾驶的完整模块化仿真工具链。
VIRES已经于2017年被MSC软件集团收购。
VTD目前运行于Linux平台，它的功能覆盖了道路环境建模、交通场景建模、天气和环境模拟、简单和物理真实的传感器仿真、场景仿真管理以及高精度的实时画面渲染等。
可以支持从SIL到HIL和VIL的全周期开发流程，开放式的模块式框架可以方便的与第三方的工具和插件联合仿真。
VIRES也是广泛应用的自动驾驶仿真开放格式OpenDrive,OpenCRG和OpenScenario的主要贡献者，VTD的功能和存储也依托于这些开放格式。
VTD的仿真流程主要由路网搭建，动态场景配置，仿真运行三个步骤组成。
1)VTD 供了图形化的交互式路网编辑器RoadNetworkEditor(ROD)，在使用各种交通元素构建包含多类型车道复杂道路仿真环境的同时，可以同步生成OpenDrive高精地图。
2)在动态场景的建立上，VTD 供了图形化的交互式场景编辑器ScenarioEditor， 供了在OpenDrive基础上添加用户自定义行为控制的交通体，或者是 区域连续运行的交通流。
3)无论是SIL，还是HIL，无论是实时还是非实时的仿真，无论是单机还是高性能计算的环境，VTD都 供了相应的解决方案。
