L3及其以上級别自動駕駛車輛的開發，在系統複雜程度、使用環境複雜程度方面均急劇增加。傳統開發ADAS算法的仿真工具已無法完美解決目前更進階别的自動駕駛開發問題。仿真平台便成為自動駕駛企業的剛性需求。
總觀整個自動駕駛生态鍊，初創公司也好，資深玩家也罷，凡是與自動駕駛有關的公司幾乎都開始布局自己的模拟器。一些專攻自動駕駛仿真業務的初創公司也開始湧現。
2015年成立的51VR是其中的參與者之一，其自主研發了自動駕駛仿真平台、虛拟駕駛仿真平台以及為B端企業提供數字化城市/汽車應用。
雷鋒網新智駕了解到，51VR自主研發的自動駕駛仿真平台，功能覆寫道路環境搭建、智能交通流、傳感器及動力學仿真，可以友善接入自動駕駛感覺和決策系統。在引入感覺系統的仿真後，51VR仿真系統輸出原始傳感器資料，包括點雲、圖像、雷達監測目标，并同步輸出GPS和IMU資訊至自動駕駛感覺子產品，完成障礙物及紅綠燈檢測，同時通過決策系統及控制系統得到油門刹車及方向資料，完成整個感覺系統閉環。
51VR 自動駕駛事業部研發負責人鮑世強是公司自動駕駛仿真平台從0-1的開發者和建構者。11 月 21 日（周三）晚上 8 點，【大咖Live】第 25 期智能駕駛·仿真專場，我們邀請到鮑世強詳細解析“如何有效建構自動駕駛決策和感覺的仿真體系？”。照例，本次分享對雷鋒網新智駕會員免費開放。
本文對整場分享進行了綜合整理，雷鋒網新智駕會員可進入【新智駕會員計劃】頁面檢視全文實錄。
環境建構是模拟系統中重要的一步。無論是真實場景再現，還是人工設計環境，對環境建構的合理性、真實性，以及還原真實世界的精确程度方面都有要求。更接近現實、更高的精度可以使得傳感器反應更自然，測試結果更有參考性。
鮑世強也提到，建構感覺系統的仿真是整個仿真系統中比較困難的部分。建立高度真實感的仿真環境，不同的傳感器對應的高度真實的仿真環境不同：對于相機而言，需生成較真實的紋理及光照環境；雷射雷達仿真，需有符合場景的幾何與實體；對天氣晝夜進行仿真及傳感器硬體在環的需求同樣非常重要。鮑世強向雷鋒網(公衆号：雷鋒網)新智駕會員介紹了仿真系統中靜态場景及動态場景仿真要求：
靜态場景生成：首先需考慮仿真系統和自動駕駛系統要采用同樣的高精度地圖作為源頭，生成精确比對的靜态環境；另一方面，場景自動生成的效率很關鍵，高低不平的路面對環境的生成也提出了挑戰，另外還需對标線、标牌等路标自動生成語義标注，以用來後續對駕駛行為進行評價；
動态物體仿真：一方面進行路測的案例資料需要得到重制；另外案例資料需便于編輯,以利于後續擴充。
雷鋒網新智駕了解到，51VR通過采集實際環境及已有的高精度地圖建構靜态地圖，包括現實交通環境資料收集、路測資料收集，并抽取不同智能交通體行為模型，基于模型有機地形成動态交通體。同時51VR還提供導入路測案例資料，及清洗與泛化工具。
在鮑世強看來，自動駕駛仿真是一個融合多專業的交叉領域。首先，圖像學和遊戲相關技術同仿真技術有較大的重合度，例如程式化場景生成、大場景的建構和處理、高真實感的渲染。同時仿真也是一個非常專業的領域，涉及專業傳感器模型、動力系統方面的仿真，大規模分布式自動化測試架構的搭建也會帶來很大的挑戰。
51VR在搭建各個專業人才梯隊的同時，也在同主機廠、自動駕駛公司、測試區測試機構合作應對仿真挑戰。
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