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无人驾驶汽车中的自动驾驶算法实验与测试自动驾驶技术正不断成为现代交通领域的热门话题，无人驾驶汽车作为其重要应用领域之一，正逐渐成为科技进步的一大亮点。
然而，实现可靠、安全的自动驾驶系统并非易事，其中的核心挑战之一就是设计和优化自动驾驶算法。
本文将针对无人驾驶汽车中的自动驾驶算法的实验与测试进行探讨。
首先，无人驾驶汽车中的自动驾驶算法需要通过大量的实验来验证其性能。
这些实验可以分为虚拟仿真实验和实际路况测试两大类。
虚拟仿真实验通过构建虚拟环境，采用计算机模拟的方式进行，能够迅速测试和调整算法的参数，减少实际路况测试的时间和成本。
同时，虚拟仿真实验也可以模拟各种不同的道路和交通情况，以及各类突发事件，为自动驾驶算法提供全面和复杂的测试场景。
实际路况测试则是通过在真实道路上运行无人驾驶汽车，对算法进行实地验证。
这包括在城市环境、高速公路等不同场景中进行的测试，以确保算法在各类路况条件下的鲁棒性。
在实验过程中，自动驾驶算法需要经历诸多测试环节。
首先，需要对感知系统进行测试，确保汽车能够准确地识别和理解周围环境。
这可能涉及到视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的联合使用，以获取更为全面的环境信息。
接下来，需要对决策与规划系统进行测试，确保汽车能够根据周围环境做出恰当的决策，并规划出安全且高效的行车路径。
这些系统的测试可能包括对交通信号灯、交通标志、行人行为等的识别和理解，以及对驾驶决策和行车路径的优化。
在实验与测试过程中，无人驾驶汽车的安全性需要放在首位，确保其在各类场景下都能够做出安全的决策。
因此，算法的鲁棒性、稳定性以及对各种异常情况的处理能力都需要进行严格的测试。
例如，在面对紧急刹车、障碍物突然冒出、恶劣天气等情况时，无人驾驶汽车应当能够迅速、准确地做出应对措施，以保障乘客和周围道路用户的安全。
实验与测试的过程中，无人驾驶汽车还需要与其他交通参与方进行协同行驶。
这包括与其他无人驾驶汽车的交互，以及与传统驾驶员驾驶的汽车的交互。
无人驾驶车辆测试方法与评估指标随着科技的不断发展，无人驾驶技术逐渐成为现实。
无人驾驶车辆的测试方法和评估指标对于确保其安全性和可靠性至关重要。
本文将探讨无人驾驶车辆的测试方法和评估指标，以及其对未来交通系统的潜在影响。
一、无人驾驶车辆的测试方法1. 实地测试：无人驾驶车辆需要在真实道路环境中进行测试，以验证其性能和安全性。
这种测试方法可以模拟真实交通情况，包括道路标志、车辆行驶规则和其他交通参与者的行为。
实地测试可以帮助开发者了解无人驾驶车辆在不同条件下的表现，并发现和解决潜在问题。
2. 模拟测试：模拟测试是一种经济高效的测试方法，通过虚拟现实技术模拟真实道路环境。
这种方法可以在安全控制的环境中重现各种交通场景，包括复杂的交叉口、恶劣天气条件和紧急情况。
模拟测试可以帮助开发者更好地了解无人驾驶车辆的反应和决策能力，提高其性能和安全性。
3. 数据驱动测试：无人驾驶车辆需要大量的数据支持，以训练和改进其算法和模型。
数据驱动测试可以通过收集和分析真实道路环境中的数据，评估无人驾驶车辆的性能和安全性。
这种测试方法可以帮助开发者发现潜在问题，并提供改进方案。
二、无人驾驶车辆的评估指标1. 安全性：无人驾驶车辆的安全性是评估其可靠性的关键指标。
安全性包括无人驾驶车辆在各种交通场景下的反应和决策能力，以及对其他交通参与者的识别和预测能力。
评估无人驾驶车辆的安全性需要考虑其技术性能、系统稳定性和应急响应能力。
2. 自适应性：无人驾驶车辆需要具备自适应能力，能够根据不同的交通条件和道路环境做出相应的反应和决策。
评估无人驾驶车辆的自适应性需要考虑其感知能力、决策能力和控制能力，以及对不同交通参与者的适应能力。
3. 效率：无人驾驶车辆的效率是评估其实用性和经济性的重要指标。
效率包括无人驾驶车辆的能耗、行驶速度和路线选择等方面。
评估无人驾驶车辆的效率可以帮助优化其性能，提高其实用性和经济性。
三、无人驾驶车辆测试方法和评估指标的影响无人驾驶车辆的测试方法和评估指标对未来交通系统的发展具有重要影响。
汽标委自动驾驶系统仿真测试标准随着自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶系统的仿真测试标准成为了汽车行业关注的焦点。
为了规范自动驾驶系统的仿真测试，中国汽车技术标准化委员会（汽标委）着手制定了一系列标准，旨在为自动驾驶系统的仿真测试提供指导和支持。
本文将介绍汽标委自动驾驶系统仿真测试标准制定的背景、目的、主要内容和实施建议。
一、背景自动驾驶技术的发展对于汽车产业和社会的影响巨大，而仿真测试是自动驾驶系统开发过程中必不可少的一环。
为了保证仿真测试的准确性和可靠性，汽标委制定了自动驾驶系统仿真测试标准，旨在为相关企业和机构提供一套科学、规范的测试方法和指南。
二、目的本标准的制定旨在规范自动驾驶系统的仿真测试过程，确保测试结果的准确性和可靠性，为自动驾驶系统的研发和评估提供科学依据和指导。
具体来说，本标准的目的包括：1.规范仿真测试方法，确保测试过程的科学性和规范性。
2.统一仿真测试指标，提高测试结果的可比性和可重复性。
3.为企业和机构提供一套可操作的测试指南，方便其进行仿真测试。
三、主要内容本标准主要包括以下内容：1.术语和定义：明确仿真测试相关的术语和定义。
2.测试环境：规定仿真测试所需的硬件和软件环境，包括仿真器、模拟交通流等。
3.测试内容：规定仿真测试需要涵盖的安全性、性能、可靠性等方面的内容。
4.测试方法：提供多种仿真测试方法，包括基于规则的方法、基于模型的方法等。
5.测试报告：规定仿真测试报告的格式和内容，包括测试结果、分析结论等。
四、实施建议本标准的实施建议包括以下几点：1.加强宣传和培训：组织相关企业和机构进行培训和学习，使其了解和掌握仿真测试标准和方法。
2.建立测试评估体系：建立仿真测试评估体系，对相关企业和机构进行评估和监督，确保其按照标准进行仿真测试。
3.加强合作与交流：加强与国内外相关组织和机构的合作与交流，共同推动自动驾驶系统仿真测试标准的制定和应用。
4.定期评估和修订：根据实施情况和反馈意见，定期对标准进行评估和修订，不断完善标准内容。
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。
⾃动驾驶虚拟仿真技术（四）：仿真测试流程及要求⼀、⾃动驾驶仿真测试对象⾃动驾驶系统分为了环境感知、决策规划和控制执⾏三个⼦系统，三个⼦系统⼜由传感器模型、决策模型、控制对象模型及对应的软件和硬件部分组成。
图 1 ⾃动驾驶系统通⽤架构从V模型的⾓度，要完成⾃动驾驶系统的测试，就必须对其所包含的所有算法、软件、硬件、⼦系统、整车进⾏逐层的测试，以形成测试的全链条。
在测试⽅法选择上，仿真测试、场地测试与道路测试共同组成了⾃动驾驶测试的“三⽀柱”。
其中，场地测试与道路测试仅针对整车层⾯，且覆盖的场景⼯况有限，尤其是对于长尾场景，难以通过实车的⽅式进⾏测试。
⽽⾃动驾驶仿真测试可以很好地弥补实车测试的不⾜，除了场景覆盖度外，更是可以针对⾃动驾驶算法、软件、硬件、⼦系统、整车等不同层级的测试对象，形成全链条测试。
⼆、⾃动驾驶仿真测试流程根据不同层级测试对象的特点，可选择不同的⾃动驾驶仿真测试环境，通常来说：对⾃动驾驶系统的模型算法、计算平台、域控制器等依次开展模型在环（MIL）、软件在环（SIL）、硬件在环测试（HIL），之后对整车开展驾驶员在环（DIL）和车辆在环（VIL）测试。
具体仿真测试流程见下图2。
图 2 ⾃动驾驶仿真测试流程三、⾃动驾驶仿真测试执⾏环节⾃动驾驶仿真测试典型的执⾏环节包括：测试需求分析、测试配置、接⼝定义、设计测试⽤例、测试执⾏、测试结果分析及测试结束条件等。
图 3 ⾃动驾驶仿真测试执⾏环节1、测试需求分析仿真测试需求通常包括被测⾃动驾驶系统的功能及性能需求、对仿真结果的输出需求及仿真测试平台的⾃⾝需求等。
被测⾃动驾驶系统的功能及性能需求：功能规范、性能指标、架构框图、设计运⾏范围、测试范围等；对仿真结果的输出需求：输出的数据格式及内容、输出数据频率、结果分析；仿真测试平台的⾃⾝需求：同步性、实时性、稳定性等。
2、测试配置测试配置指根据测试项⽬和需求，对仿真测试平台进⾏参数配置，具体包括：车辆模型配置：主要设置空⽓动⼒学、动⼒传动系统、制动系统、转向系统、悬架系统、轮胎等；静态场景配置：主要设置道路参数，包括道路、标线、标志、护栏、植被、路灯、天⽓等；动态场景配置：主要是⽬标模型的输⼊，包括车辆、⾏⼈、动物及他们之间的动态关系；传感器模拟配置：根据摄像头、毫⽶波雷达、激光雷达、超声波雷达的物理特性进⾏建模；控制器配置：主要是设置供电配置电压、接⼝配置和协议配置。
自动驾驶系统的开发流程与测试方法自动驾驶技术在近年来得到了快速发展，并被认为是未来交通领域的关键技术之一。
自动驾驶系统的开发流程与测试方法是确保其可靠性和安全性的重要环节。
本文将针对自动驾驶系统的开发流程和测试方法展开讨论，以期帮助读者全面了解和把握相关知识。
首先，自动驾驶系统的开发流程包括以下几个主要阶段：1. 需求分析阶段：该阶段的目标是确定自动驾驶系统的功能需求和性能指标。
开发团队与相关利益方进行沟通，了解使用者的期望和需求，以此为基础制定自动驾驶系统的设计规范。
2. 系统设计阶段：在需求分析的基础上，开发团队将制定出基于软硬件的自动驾驶系统架构图。
该阶段需要对硬件、软件和算法等方面进行综合考虑，确保系统能够实现安全、精准和高效的自动驾驶功能。
3. 系统建模与仿真阶段：通过数学模型和仿真技术，开发团队利用实际道路、车辆和传感器数据进行系统验证。
该阶段对系统的行为、感知和决策等关键功能进行调试和优化，为下一步的实际测试奠定基础。
4. 实际道路测试阶段：通过在真实环境中进行路测，开发团队能够验证系统在实际道路情况下的性能和适应性。
该阶段需要考虑到交通法规和安全规定，选择合适的测试场景，同时进行跟踪记录并分析系统的运行数据。
5. 集成与发布阶段：在经过多次测试和验证后，开发团队将对系统进行集成，确保各个模块的协同工作和故障处理能力。
随后进行系统发布，并根据用户反馈进行持续改进和优化。
在自动驾驶系统的测试方法中，需要综合使用静态和动态测试技术来确保其正确性和安全性，具体包括：1. 白盒测试：白盒测试主要关注系统内部结构和逻辑的正确性。
开发团队可以通过对源代码的静态分析、逻辑推理和边界值测试等方法，发现系统中潜在的错误和漏洞。
2. 黑盒测试：黑盒测试侧重于测试系统的输入和输出行为是否符合预期。
针对自动驾驶系统，可以设计各种场景和故障情况的测试用例，评估系统对于异常情况的处理能力，包括隧道、雨天、夜间等各种复杂的道路状况。
自动驾驶系统的模拟与验证方法技巧随着科技的不断发展和人们对于智能化交通的需求，自动驾驶技术成为了当前研究的热点。
自动驾驶系统的模拟与验证是该技术发展过程中至关重要的一环。
本文将探讨自动驾驶系统的模拟与验证方法技巧，以期为该领域的研究提供一些有益的参考。
一、建立仿真环境在进行自动驾驶系统的模拟与验证之前，首先需要建立一个真实可靠的仿真环境。
这个仿真环境应该能够模拟各种复杂的交通场景和道路情况，以验证系统在各种情况下的性能和可靠性。
仿真环境的搭建需要考虑到道路拓扑、车辆行驶模式、交通信号灯等多个因素，以确保模拟结果的有效性。
二、数据采集与处理数据采集是进行自动驾驶系统模拟与验证的关键步骤之一。
通过在实际道路上记录车辆的行驶数据，可以获取大量真实的交通场景信息。
采集到的数据需要经过处理，以提取有用的特征和信息。
这些特征和信息可以用于建立模型和算法，提高系统的判别准确性和效果。
三、建立模型与算法建立一个准确可靠的模型和算法是自动驾驶系统模拟与验证的核心。
模型和算法的选择要基于实际需求和仿真环境的特点。
一种常用的方法是利用机器学习和深度学习技术，通过对大量的数据进行训练和学习，建立能够准确判断交通场景和行驶状态的模型和算法。
此外，还可以采用传统的物理模型和控制算法，以更好地模拟和验证系统的性能。
四、性能评估与改进在完成自动驾驶系统的模拟与验证之后，需要对系统的性能进行评估和改进。
通过与真实交通场景的对比和分析，可以评估系统的准确性、稳定性和实用性。
同时，根据评估结果对模型和算法进行改进和优化，以进一步提高自动驾驶系统的性能。
总结：自动驾驶系统的模拟与验证方法技巧是该技术发展的重要环节。
建立仿真环境、数据采集与处理、建立模型与算法以及性能评估与改进是模拟与验证过程的关键步骤。
通过合理有效地运用这些方法技巧，可以更好地推动自动驾驶技术的发展，实现未来智能化交通的目标。
第2章自动驾驶仿真测试的方法及应用2.1自动驾驶仿真技术方法自动驾驶仿真技术，是计算机仿真技术在汽车领域的应用，它比传统ADAS 仿真系统研发更为复杂，对系统在解耦和架构上的要求非常高。
类似其它通用仿真平台，它必须尽可能的真实，而对仿真系统进行分析和研究的一个基础性和关键性的问题就是将系统模型化，通过数学建模的方式将真实世界进行数字化还原和泛化，建立正确、可靠、有效的仿真模型是保证仿真结果具有高可信度的关键和前 。
对于自动驾驶仿真系统，需要对哪些模块数学建模以及如何精准建模，一直是近几年研究的热点。
需求来源于自动驾驶的工作原理本身，所以我们先简单回顾下自动驾驶汽车控制架构，目前行业内普遍认为，自动驾驶汽车是通过搭载先进的车载传感器、控制器和数据处理器、执行机构等装置，借助车联网、5G和V2X等现代移动通信与网络技术实现交通参与物彼此间信息的互换与共享，从而具备在复杂行驶环境下的传感感知、决策规划、控制执行等功能。
驾驶系统基于环境感知技术对车辆周围环境进行感知，并根据感知所获得的信息，通过车载中心电脑自主地控制车辆的转向和速度，使车辆能够安全可靠地行驶，并达到预定目的地。
图2-1自动驾驶汽车控制架构自动驾驶的关键技术是环境感知技术和车辆控制技术，如图2-1所示。
其中环境感知技术是无人驾驶汽车行驶的基础，车辆控制技术是无人驾驶汽车行驶的核心，包括决策规划和控制执行两个环节，这两项技术相辅相成共同构成自动驾驶汽车的关键技术。
自动驾驶的整个流程归结起来有三个部分，首先，是通过雷达、激光雷达、摄像头、车载网联系统等对外界的环境进行感知识别；然后，在融合多方面感知信息的基础上，通过智能算法学习外界场景信息，预测场景中交通参与者的轨迹，规划车辆运行轨迹，实现车辆拟人化控制融入交通流中；第三，跟踪决策规划的轨迹目标，控制车辆的油门、刹车和转向等驾驶动作，调节车辆行驶速度、位置和方向等状态，以保证汽车的安全性、操纵性和稳定性。
无论是环境感知技术，还是车辆控制技术，自动驾驶都需要大量的算法支持，而算法研发本来就是个不断迭代的过程，在算法不成熟的条件下，为了配合自动驾驶汽车的功能和性能开发，我们必须遵循从纯模型的仿真，到半实物的仿真，到封闭场地和道路测试，并最终走向开放场地和道路测试这一开发流程。
这一流程已经越来越被业内人士所认可。
密歇根州立大学的自动驾驶专家彭晖教授曾说过，任何成功的自动驾驶系统都是99%以上的模拟，加上一些精心设计的结构化测试，再加上一些路测。
Waymo也很早就创建了Carcraft，据报道，仅仅在一天内，Waymo就可能在路况特别复杂的地方模拟成千上万次驾驶。
现在，Waymo汽车每天在虚拟世界中行驶的里程数超过1287万公里。
在2016年，他们的虚拟总里程数达到40亿公里，而在真实公路上行驶的谷歌无人驾驶汽车只行驶了483万公里。
仿真技术的基本原理是在仿真场景内，将真实控制器变成算法，结合传感器仿真等技术，完成对算法的测试和验证。
NVIDIA在自动驾驶相关论文中较为详细的解释了一种基于端到端深度学习原理的仿真测试，其主要过程如下：1.架构：设计深度卷积神经网络(CNN)，包括标准化层，卷积层，全连接层，输入为道路影像图片，输出为方向盘控制角度。
2.训练：仿真器根据之前准备好的由前置摄像头拍摄的道路影像，每一帧图片对应的人类司机操控方向盘的旋转角度作为真实参考值，用于校正CNN的输出角度，利用这些数据对CNN进行训练，使输出角度和真实角度的平均平方误差到达最小。
3.数据处理：对于每一帧图片，随机移动、翻转、扭曲、遮挡、改变亮度等，并相应改变方向盘的真实角度，用于模拟汽车的不同位置和环境，以期达到正态分布的仿真情境。
4.测试：训练好的CNN可以实时通过图像输出方向盘角度，可以直观的看出汽车在仿真器道路上的行驶状态。
一个完整的自动驾驶仿真平台，需要包括静态场景还原、动态案例仿真、传感器仿真、车辆动力学仿真、并行加速计算等功能，并能够较为容易的接入自动驾驶感知和决策控制系统，如图2-2所示。
只有算法与仿真平台紧密结合，才能形成一个闭环，达到持续迭代和优化的状态。
图2-2自动驾驶仿真系统模块拟真环境与动态案例仿真，这个构成了复杂多变的交通场景仿真。
拟真环境的构建有很多方案，我们可以采集实际环境信息及已有的高精度地图构建静态场景，通过采集激光点云数据，建立高精度地图，构建环境模型，并通过自动化工具链完成厘米级道路还原。
静态场景数据编辑和自动生成技术，可基于实体场景完成真实道路自动化还原。
也可以对道路周围树木及信号灯等标识根据不同拓扑结构进行自动的排布组合，生成更多的衍生虚拟场景。
另一种方案是人为创建所需的环境，可以只包括那些简单的典型道路和场景，也可以把复杂的立交桥，隧道，各种障碍物，车道线和交通标志包括进来，用于不同的仿真测试和训练目的。
动态场景仿真也有很多数据源，我们可以用实际路上采集的海量真实数据，经过算法抽取，结合已有的高精地图，做动态场景重建；也可以对多元类型数据进行整合与加工，通过算法构建逼近真实的智能体行为模型，可实现差异化动态场景的快速搭建。
除此之外，随机交通流的生成可模拟复杂的交通环境，通过设置交通车辆，行人，非机动车的密度，根据统计学的比例自动生成，大大 升了整个场景搭建的速度。
图2-3展示了通过虚拟场景结合车流与行人智能体，构建出的环岛交通场景。
图2-3交通场景仿真目前，不同国家对交通事故数据都有一定的统计，比如美国的NHTSA,德国的GIDAS,中国的CIDAS等，尽管存储格式不同，但基本都包括事故还原的关键数据：事故概况，事故发生的时间地点，碰撞类型，事故车辆编号及类型，参与事故的其他元素的编号及类型等，以及车辆与环境概况，事故车的各项车辆参数及用途，现场道路及道路设施情况，环境信息，车辆遗留印迹，车速评估结果或实验结果。
我们可以利用算法自动地将这些数据转换成测试场景模型，结合其它的仿真模块和算法，构建完整的系统仿真方案。
这对测试工况的种类，数量和覆盖度都是很好的 升。
交通场景仿真的参数化和泛化技术，决定了自动驾驶仿真测试历程和工况场景几乎是无限的，不管是正常工况还是危险工况，都是可以进行重复测试和验证，这样更容易发现和定位问题。
开放仿真接口，通过代码来控制交通场景，对于通过机器学习和强化学习来做算法训练也是非常有必要的。
对于自动驾驶算法验证，尤其是感知算法，天气和气候仿真也很重要，这对传感器的有效工作事关重大。
我们可以在仿真环境里，设置不同的天气，对天气参数进行调节，比如太阳高度角，雾的浓度，雨滴的大小等，模拟出极端天气，训练无人车应对这些情况，然后将训练好的数据模型运用于真实驾驶过程中。
如图2-4所示，展示了仿真环境里太阳逆光的效果的模拟。
图2-4天气仿真传感器仿真，即环境感知传感器的建模能力需要对传感器物理原理的大量先验知识和经验。
我们先以Waymo为例，了解下车载传感器都包括哪些，以及它们的功能。
12图2-5Waymo车载传感器如图2-5所示，为满足自动驾驶的复杂需求，Waymo开发传感器矩阵，可实现360度全景探查及监控，不论白天或黑夜，且视野面积可达3个足球场那么大。
这类多层级传感器套件可以无缝协同工作，绘制出清晰的3D全景图像，显示行人、自行车、来往车辆、交通指示灯、建筑物和其它道路特征等动态及静态目标。
Lidar（激光雷达）系统，使用激光进行检测和测距，可全天候工作，每秒可发射数百万个360°全景激光脉冲，测量反射到表面并返回车辆所需的时间。
Waymo的系统包括内部开发的三种不同类型的激光雷达：1.短程激光雷达，可使车辆持续不断地获得车辆周边环境；2.高分辨率的中程激光雷达；3.新一代功能强大的长距离激光雷达，视线面积可达三个足球场。
视觉（摄像头）系统，Waymo的视觉系统由多套高分辨率摄像头组成，以便在长距离、日光和低亮度等多种情境下完成协作。
同时具有360°全景视野，相较之下，但人类的视野却只有120°。
由于Waymo视觉系统分辨率高，可探查不同的颜色，因而能帮助系统识别交通指示灯、施工区、校车和应急车辆的闪光灯等。
雷达系统，雷达利用毫米波来感知物体及其运动，这类波长可以穿透雨滴等目标物，从而使得雷达在雨、雾、雪等天气中都发挥效果。
Waymo的雷达系统具有连续的360°视野，可追踪前后方和两侧过路车辆的行驶速度。
辅助传感器（SupplementalSensors），Waymo还 供了部分辅助传感器，包括：音频检测系统，该系统可以听到数百英尺远的警车和急救车辆所发出的警报声。
从仿真角度来讲，不管是哪种传感器，理论上都可以从三个不同的层级仿真，第一个是对物理信号进行仿真，第二个是对原始信号进行仿真，第三个是对传感器目标进行仿真。
物理信号仿真，就是直接仿真传感器接收到的信号，如摄像头：直接仿真摄像头检测到的光学信号；雷达：直接仿真声波和电磁波信号。
原始信号仿真，是把传感器探测的单元拆掉，因为控制电控嵌入式系统中有专门的数字处理芯片，可以直接仿真数字处理芯片的输入单元。
最后一层传感器目标仿真。
做传感器感知和决策如果是分为两个不同层级的芯片来做，那么可以将传感器检测的理想目标直接仿真到决策层算法输入端。
这种目标级输入信号一般是CAN总线输入信号或者其他通讯协议格式输入信号。
比如，差分GPS和IMU可以通过串口通讯来仿真。
一般来说，通过软件仿真的方式达到目标级仿真， 供真值是比较容易做到的，而原始信号，尤其是物理信号的仿真，因为需要使用大量的仿真设备而相对比较复杂车辆动力学仿真。
传统的商业仿真软件在这个领域已经非常成熟，一般将车辆模型参数化，包括：车体模型参数化，轮胎模型参数化，制动系统模型参数化，转向系统模型参数化，动力系统模型参数化，传动系统模型参数化，空气动力学模型参数化，硬件IO接口模型参数化，根据实际测试车辆的动力学配置合适参数。
使用这些复杂车辆参数，可以保证车辆的仿真精度更高，使被控对象更接近于真实的对象。
同时它还有一个较好的作用是在制作自动驾驶系统开发时可能涉及到一些转向、制动、线控系统开发，这种系统也需要被控对象模型。
有了这些被控对象模型后，我们就可以把真实的线控制动、线控转向系统和自动驾驶系统集成到大系统中共同做仿真测试，这样测试的目的和意义主要是为了独立验证整个线控系统，同时还可以验证自动驾驶系统与线控系统的交互。
在有了丰富的交通场景库，准确的传感器仿真模型和车辆动力学仿真模型后，如何通过仿真平台加速自动驾驶算法测试和验证的迭代周期，这一问题可以通过纯软件方式的并行计算架构实现。
并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的，它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是 高计算速度，以及通过扩大问题求解规模，以解决大型而复杂的计算问题。
