感知算法是自动驾驶汽车安全的关键

好消息是，工程师可以模仿大自然塑造我们的方式。他们可以通过数百万次测试来运行感知算法，以训练它们安全检测道路状况和已标记和识别的物体并做出反应。

目前，这一过程已经将自动驾驶汽车(av)和高级驾驶辅助系统(ADAS)提升到2级或3级自动驾驶。在这些情况下，车辆能够接管一些功能的控制，如紧急制动和车道辅助。但最终，驾驶这些车辆的仍是人类。

根据国际汽车工程师学会(SAE International)指南制定的自动驾驶级别。

在我们对完全自动驾驶汽车减少伤亡的能力充满信心之前，据估计，一支数百人的车队需要行驶近90亿英里．

那么，工程师如何确保这些系统无需等待数百年才能完成这些测试呢?答案是数字测试和模拟。

人工测试自动驾驶汽车感知算法是不可行的

与二级自动驾驶相关的ADAS系统已经具有惊人的安全功能。它们有可能防止三分之一的乘用车碰撞——相关伤害减少37%，死亡减少29%。所以，想象一下实现全自动驾驶汽车的潜力。

为了实现技术上的飞跃，工程师们仍然需要处理数百万英里的道路测试。自在一小时的驾驶录像中标记物体和路况可能需要800个小时在美国，手动执行这些测试并不是一个经济的工作流程。

需要努力手动开发一个自动的
车辆感知算法

为了应对这一挑战，工程师可以使用万博Ansys SCADE Vision由全息图提供动力。它不需要标记数据来识别感知算法的问题。相反，它通过算法的神经网络运行原始驾驶镜头。然后，它稍微修改视频(通常是通过模糊图像)，并在网络中第二次运行它。该过程使软件能够比较两个测试的结果，通过注意网络在哪里进行了弱检测和假阴性来确定边缘情况。

使用该系统，工程师可以大大减少标记驾驶画面所花费的时间。要了解更多，请阅读文章:自主视线安全．

模拟简化感知算法测试

当工程师无法使用驾驶录像捕捉场景时会发生什么?首先，设置这些场景可能是危险的、耗时的和昂贵的。其次，某些边缘情况可能非常模糊，以至于在试驾过程中不太可能看到它们。

在这些情况下，万博基于Ansys VRXPEREINCE的驾驶模拟器可能是个不错的选择。工程师们可以利用这项技术来创造虚拟驾驶体验，而不是依赖真实世界的数据。

万博Ansys VRXPERIENCE驾驶模拟器由scanner自动驱动
创建已知的场景来测试感知算法。

一旦虚拟环境创建完成，该软件就可以自动改变模拟结果，以观察感知算法对各种驾驶、天气和安全场景的反应。因此，工程师们可以设置虚拟环境，在数百万个这样的场景中循环，而不是等待相机上出现边缘情况。

该工具可以大大减少评估AV和ADAS系统的时间和成本，因为它不需要手动标记镜头，并减少了验证技术所需的物理测试量。要了解更多，请阅读文章:工程师感知，预测和计划到ADAS．

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