百度自动驾驶云姚发亮：智能网联汽车仿真测试

9月28-29日，2021年“东方风起领航、智能驾驶跃迁——中国车谷2021智能汽车产业创新发展论坛”在武汉市举办，会议以智能驾驶为主线，通过一个主论坛+六个平行分论坛的形式，对智能驾驶趋势、智能驾驶系统技术及人机共驾、车路协同及网联技术、人工智能与芯片、感知融合技术、智能驾驶测试和评价技术、高精地图与定位技术等主题展开讨论。

在9月29日的“智能驾驶测试和评价技术”第五分论坛上，百度自动驾驶云首席产品架构师姚发亮发表了“智能网联汽车仿真测试技术”的主旨演讲，内容如下：

百度自动驾驶云首席产品架构师姚发亮

大家好，我是来自百度自动驾驶云的姚发亮，首先感谢东风汽车和盖世汽车给的这次机会，让我能有机会在这里跟大家分享一下百度在自动驾驶测试方向的一些积累。

大家知道百度是从2013年开始做自动驾驶，迄今为止已经有八个年头，我们自动驾驶云也是伴随着百度自动驾驶业务逐渐成熟起来的，今天要分享的仿真就是我们自动驾驶云里面比较重要的一个产品。

在介绍正式云仿真之前我先简单介绍一下百度自动驾驶云。

这也片子里呢，底层是自动驾驶云依赖的一些支撑条件，包括算法、算力、数据、场景。中间是自动驾驶云的核心业务板块，包括数据、研发、测试、运营、监管，这五大中台。其中数据中台主要是解决自动驾驶研发过程中海量数据『存管用』的问题。研发中台提供全栈的自动驾驶算法研发、训练、评估、模型管理的解决方案。

大家看一下最下面的时间线，2013年百度投入无人车技术研发，在2015年12月份首次在北京完成混合道路上路测试。2017年发布Apollo计划，在去年12月份百度对外发布了乐高式的汽车解决方案『智舱、智驾、智云、智图』，其中仿真就是『智云』中最重要的一个产品。

这里有几个亮眼的数字，我跟大家简单介绍下：

周

：基于云仿真平台打造的工具链，在百度内部呢可以很好支撑自动驾驶算法研发做到周级别迭代。

万：

云仿真背后呢，有上万台机器集群，支持大规模并发。

百万

：这是我们目前比较真实的一个数据，就是每天在仿真里测试积累的里程数可以达到上百万公里。

双千万

：百度内部呢已经积累了1600多万公里实际道路的真实测试数据，那从这些数据里面挖掘提取积累了千万量级场景库数据，并在内部不断迭代优化，形成了比较完善的评价体系。

接下来进入今天的主题，这里为两个时间段，2016-2018和2018-2021年。

2016-2018年，百度自己的自动驾驶测试还是以道路测试为主，仿真测试为辅，当时更多的是以问题来驱动自动驾驶研发，这个时候面临的一个问题，就是可能在北京这个车跑的很好，同样的车辆在长沙运营之后又会碰到各种各样的问题，还有一个问题就是整体运营版本发布周期是一个月甚至更长时间，版本上车成功率也只有40%左右。

那在2018-2021年，随着内部仿真产品日渐成熟，现在已经变成了以仿真测试为主，道路测试为辅。目前更多的是以场景库来驱动自动驾驶算法研发，现在的运营版本发布周期大致是7天左右，版本上车成功率几乎100%。

我们回过头来看呢，传统的以『道路测试为主、仿真测试为辅』的方式会有什么问题呢？

主要有三个问题：评价维度单一，场景用例薄弱，迭代效率不满足，此外，在路测阶段需要投入大量的人力，这块也会是非常大的一个数字。

接下来呢跟大家介绍一下百度内部是怎么做自动驾驶测试的，这也片子呢是百度内部自动驾驶的一个测试流程。首先是研发编码环节：包括编码、评审、代码风格检查，代码提交。提交之后进入CI?Build环节，主要是做静态代码检查，单元测试，功能+仿真冒烟测试，这个阶段大概耗时10-15min。右边可以看到是我们内每天都在做的Daily?build测试，大概耗时5-7个小时，主要是做功能测试，仿真测试，性能测试，集成测试，Benchmark评估测试。每天晚上10点左右定时执行Daily?build任务，第二天早上就可以看到测试结果和报告。

另外在集成测试之后会流转到封闭测试场测试，这个耗时大概2-3天，之后再上到测试车到开放道路去测试验证，这个时间大概是1-2个礼拜时间，最后正式版本是通过OTA更新升级到运营车辆上面去。

整个自动驾驶研发测试我们分成了三个阶段：研发阶段、离线仿真测试阶段、道路测试阶段。

文章来源：《测试技术学报》 网址: http://www.csjsxbzz.cn/zonghexinwen/2021/1007/1359.html