中国电动汽车百人会：2020中国自动驾驶仿真蓝皮书

仿真测试对于自动驾驶的安全落地至关重要。根据美国兰德公司的研究，自动驾驶算法想要达到人类驾驶员水平，至少需要累计 177 亿公里的驾驶数据来完善算法。如果配置一支100辆自动驾驶测试车的车队，每天24小时不停歇路测，平均时速25英里(40 公里)每小时来计算，需要500多年的时间才能完成目标里程，路测期间所耗费的时间和成本是难以承受的。 此外，自动驾驶相应交通法规及保险理赔机制的缺失也制约了自动驾驶汽车路测的大范围开展。由于自动驾驶汽车尚不能保证绝对安全，我国政府对开放自动驾驶道路测试保持谨慎的态度，仅依靠部分开放道路以及智能网联测试区进行路测，难以满足自动驾驶汽车旺盛的测试需求。 目前，基于场景库的仿真测试是解决自动驾驶路测数据匮乏的重要路线。仿真测试主要通过构建虚拟场景库，实现自动驾驶感知、决策规划、控制等算法的闭环仿真测试。场景库是自动驾驶仿真测试的基础，场景库对现实世界的覆盖率越高，仿真测试结果越真实。 自动驾驶汽车研发的不同阶段对于场景库的要求也不同，需要场景库实现不同的测试功能： 根据蓝皮书的数据，目前自动驾驶算法测试大约90%用仿真平台完成，9%在测试场完成，1%通过实际