自动驾驶是近年来炙手可热的研发项目，由于实际路测成本高杨且对道路设施要求较高，多数自动驾驶研发者采取了场景模拟测试，但模拟仿真系统的不成熟及与实际道路差距较大等因素，反而拖慢了自动驾驶的研发进程。但新的技术成果显示，我国在室外场景街景合成等方面突破了现有仿真技术，该成果发表在最新一期《科学》杂志子刊《科学·机器人学》上。
“自动驾驶仿真系统（AADS）相对于现有仿真系统，具有更加真实准确的效果。”文章第一作者李伟表示，AADS是一个数据驱动系统，它能更准确地表示自动驾驶汽车在路上接收到的信号。“自动驾驶汽车依赖于感知模块和导航模块，感知模块接收和解释现实世界的信息，导航模块根据感知模块做出决定，比如转向哪里、是否刹车或加速。”李伟说。
现有的仿真系统在呈现真实的交通流、驾驶员与行人的互动等场景中仍有很多不足，与真实的环境存在较大的差异。因此，在研究AADS的过程中，最大的难题同样是如何将道路的真实情况进行仿真合成。李伟及研究团队用视频和照片来模拟真实世界的道路和动作，这种数据驱动的方法提供了一个更加现实和有益的交通仿真模型。
“我们这个系统其实就是在弥补与现实环境的差异，现在我们的研究应该是最接近真实的。”李伟向记者解释道，“现在市面上基本就没有室外场景街景合成的具体技术，而我们的研究则针对这一点进行了突破”。
对于该项研究成果的应用前景，李伟表示，仿真技术和自动驾驶两者的发展是相辅相成的。“自动驾驶前景良好，需要这些相关的配套技术辅助来作测试，同时仿真技术也会得到一定的发展。这也是我们研究这个仿真系统的初衷。”
