为什么需要仿真？
想象一下当你发现了一个新的算法，但还不确认它是否有效，你是否会直接找一辆自动驾驶汽车，更新软件，并且进行测试呢？这样做可能并不安全，你必须把所有的场景测试一遍以保证它足够好，这可需要大量的时间。仿真的好处显而易见，它通过软件模拟来发现和复现问题，而不需要真实的环境和硬件，可以极大的节省成本和时间。
随着现在深度学习的兴起，仿真在自动驾驶领域有了新的用武之地。自动驾驶平台通过仿真采集数据，可以把训练时间大大提高，远远超出路测的时间，加快模型迭代速度。先利用集群训练模型，然后再到实际的路测中去检验，采用数据驱动的方式来进行自动驾驶研究。
自动驾驶的仿真的论文可以参考英伟达的[End to End Learning for Self-Driving Cars](End to End Learning for Self-Driving Cars)，主要的目的是通过软件来模拟车以及车所在的环境，实现自动驾驶的集成测试，训练模型，模拟事发现场等功能。那么我们是如何模拟车所在的环境的呢？
如何仿真?
**要模拟车所在的环境，就得把真实世界投影到虚拟世界，并且需要构造真实世界的物理规律。**例如需要模拟真实世界的房子，车，树木，道路，红绿灯，不仅需要大小一致，还需要能够模拟真实世界的物理规律，比如树和云层会遮挡住阳光，房子或者障碍物会阻挡你的前进，车启动和停止的时候会有加减速曲线。
**总之，这个虚拟世界得满足真实世界的物理规律才足够真实，模拟才足够好。**而这些场景恰恰和游戏很像，游戏就是模拟真实世界，并且展示出来，游戏做的越好，模拟的也就越真实。实现这一切的就是游戏引擎，通过游戏引擎模拟自然界的各种物理规律，可以让游戏世界和真实世界差不多。这也是越来越多的人沉迷游戏的原因，因为有的时候根本分不清是真实世界还是游戏世界。
现在我们找到了一条捷径，用游戏来模拟自动驾驶，这看起来是一条可行的路，我们把自动驾驶中的场景复制到游戏世界，然后模拟自动驾驶中各种传感器采集游戏世界中的数据，看起来我们就像是在真实世界中开着自动驾驶汽车在测试了。
仿真软件
我们已经知道可以用游戏来模拟自动驾驶，而现在大家也都是这么做的，目前主流的仿真软件都是根据游戏引擎来开发，下面是主要的几个仿真软件：
Unreal4 - 主要的编程方式是c++，源码完全开源，还可以通过蓝图来编程。
Unity - 主要的编程方式是c#和脚本，源码不开放，超过盈利上限收费。
工作方式
那么仿真软件是如何工作的呢？大部分的仿真软件分为2部分：server端和client端。
- server端主要就是游戏引擎，提供模拟真实世界的传感器数据，并且提供控制车辆，红绿灯以及行人的接口，还提供一些辅助接口，例如改变天气状况，检测车辆是否有碰撞等。
- client端则根据server端返回的传感器数据进行具体的控制，调整参数等。
可以认为server就是游戏机，而client则是游戏手柄，根据游戏中的情况，选择适当的控制方式，直到游戏通关。
工作原理
我们知道游戏引擎模拟了传感器的数据，那么游戏引擎是如何实现模拟真实世界中的传感器数据的呢？
摄像头深度信息
摄像头场景分割
摄像头长短焦
Lidar点云
radar毫米波
Gps信息
除了传感器数据，还需要模拟真实世界的物理规律：
碰撞检测
光线和天气变化
汽车动力学模型
桥接器
如果是单独实现或者测试一个算法，直接拿写好的算法在仿真软件上进行测试就可以了，但是如果是需要测试已经开发好的软件，比如apollo和autoware系统，则需要实现仿真软件和自动驾驶系统的对接。一个简单的想法就是增加一个桥接器，就像手机充电器的转换头一样，通过桥接器来连接仿真软件和自动驾驶系统。目前carla和lgsvl都实现了通过桥接器和自动驾驶系统的对接，可以直接通过仿真软件来测试自动驾驶系统。
制作地图
仿真中另外一个经常遇到的问题就是制作地图，以上的仿真软件都提供了地图编辑器来构建自己想要测试的地图。目前地图格式主要采用的是OpenDrive格式的地图，如果是和Apollo集成的化，需要把OpenDrive格式的地图转换为Apollo中能够使用的地图格式。现在的主要问题是地图编辑器不是那么好用，大部分好用的地图编辑软件都需要收费。
测试场景
根据我们的测试需求，我们可以构建以下几种测试场景：
- 场景复现 - 假如自动驾驶过程中出现了一次接管（自动驾驶遇到突发状况解决不了，被人类驾驶员接管），首先我们需要复现当时的场景，这时候不可能再重新回去构建相同的场景，这时候就需要仿真去模拟当时的场景，找到问题之后，我们也可以通过仿真来看针对上述接管的情况是否解决。仿真通过模拟当时接管的场景，可以复现当时出现的问题，同时判断修改软件之后是否对当时的场景有所改善。
- 集成测试 - 每次开发一个新的功能和迭代之后，通过仿真构造全部场景的测试用例，例如:红绿灯，超车，停车，左拐弯，右拐弯，掉头，十字路口等情况来测试所有场景是否都没有问题，可以在软件真正上车测试之前保证软件的可靠性，检验新开发的功能，提高软件质量，减少测试成本。
- 训练模型 - 通过仿真软件来生成数据训练模型，真实场景的数据采集需要大量的车和时间，而软件可以通过分布式部署就可以实现模拟真实场景的大量数据，特别是针对目前感知的深度学习算法需要大量数据训练的情况，所以通过仿真可以加快模型训练和部署的速度。另外斯坦福大学还通过仿真来模拟汽车失控的情况下，尽量避免碰撞的场景，做一些新的研究和尝试。
功能多样化
我们需要仿真软件能够适应不同的测试场景，就必须要求仿真软件能够提供灵活和多样化的功能，我们要提供哪些功能呢？
- 多机控制 - 不仅可以控制自己，还可以控制游戏中的其他角色。控制多辆车在一个地图里面跑，好处是可以多辆车竞争，有点类似遗传算法，把一些车放到里面跑，然后其中选出最好的，如此往复，得到最好的模型。同时多机控制还可以帮助我们控制游戏中的其他车辆，构建不同的测试场景，比如：行人横穿马路，超车等情况。
- 传感器参数调整 - 通过调整传感器参数实现不同硬件配置下的自动驾驶模拟，例如调整摄像头的参数，调整激光雷达的位置等，增加了传感器的灵活性。
- 汽车模型 - 根据需要导入不同的汽车模型，包括卡车，三轮车，小汽车的3D模型和动力学模型。
- 地图模型 - 如果纯手工制作模型太难了，是否可以根据3D点云的数据，然后根据软件来虚拟生成道路模型。