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          告別數(shù)月等待:數(shù)字孿生場景生成從此進入“日級”時代

          發(fā)布人:康謀自動駕駛 時間:2025-09-08 來源:工程師 發(fā)布文章
          一、行業(yè)挑戰(zhàn)與痛點

          在自動駕駛開發(fā)中,高保真的仿真場景是算法迭代和驗證的基石。然而,傳統(tǒng)手工建模方式需要大量3D設(shè)計師投入,構(gòu)建一個復(fù)雜交通環(huán)境往往耗時數(shù)月甚至半年以上;同時,城市、高速、停車場等多種運營設(shè)計域(ODD)都需要覆蓋,場景的可擴展性多樣性一直是瓶頸。

          更重要的是,隨著自動駕駛系統(tǒng)從模塊化架構(gòu)向端到端系統(tǒng)級演進,仿真平臺不僅要驗證感知、決策和控制單元的單點性能,更要在同一環(huán)境中評估OneModel/TwoModel協(xié)同的整體表現(xiàn),這意味著:

          (1)測試場景必須與真實世界盡量一致,以避免在端到端鏈路上引入虛假偏差;

          (2)需要靈活修改傳感器布局、天氣和交通流量來覆蓋邊界工況;

          (3)要同時支持SIL(軟件在環(huán))、HiL(硬件在環(huán))、DiL(駕駛員在環(huán))等多級仿真,并在同一數(shù)字孿生環(huán)境下復(fù)現(xiàn)。

          然而,即使采用高保真物理渲染,仿真數(shù)據(jù)與真實世界之間依然存在域間差距(domain gap),端到端仿真測試因而受限,算法開發(fā)和功能安全驗證被拖慢。

          這類端到端測試需要用戶能夠自主、快速地采集真實世界數(shù)據(jù)并生成高保真數(shù)字孿生,以便隨時迭代場景并適配不同的傳感器布置和測試條件。傳統(tǒng)的外包式建模服務(wù)或半成品工具鏈,難以滿足客戶對自助操作和敏捷迭代的要求。

          圖1-不透明底.jpg


          二、World Extractor 工具鏈簡介

          針對這些痛點,康謀推出的 World Extractor 已經(jīng)不只是一個“內(nèi)部項目工具”,而是一個成熟、可商用、可自助使用的端到端工具鏈。它集成了 NeRF 與 3D Gaussian Splatting 等前沿神經(jīng)重建技術(shù),用戶只需將自己的實地錄制數(shù)據(jù)(如車隊采集的多傳感器數(shù)據(jù))導(dǎo)入,即可在數(shù)天內(nèi)自動生成靜態(tài) 3D 世界,無需專業(yè) 3D 建模師。

          圖2.png

          World Extractor工作前端用于評估采集數(shù)據(jù)質(zhì)量和場景回放

          在此基礎(chǔ)上,用戶可以通過內(nèi)置的 2000+ 動態(tài)主體資產(chǎn)庫自主增強場景,添加車輛、行人、交通燈、標志牌等元素,并根據(jù)測試需求調(diào)整 ODD、時間、天氣和交通流量。

          圖3-不透明底.jpg

          整個過程不再依賴團隊手工制作,客戶可以完全掌握采集、生成和仿真流程,形成自己的數(shù)字孿生資產(chǎn)庫,并與康謀 aiSim 直接聯(lián)動。

          三、與aiSim的無縫集成

          World Extractor 的獨特價值在于與 aiSim 的原生集成。通過“神經(jīng)重建 + 物理引擎”的混合渲染方式,既能保留真實世界的紋理和幾何細節(jié),又能獲得物理上精確的傳感器輸出。

          在 aiSim 中,用戶可一鍵配置多傳感器仿真,包括攝像頭、雷達、激光雷達、超聲波傳感器等,靈活調(diào)整天氣、光照和時間條件,驗證在極端場景下的算法表現(xiàn)。

          1、關(guān)鍵優(yōu)勢

          World Extractor + aiSim的關(guān)鍵優(yōu)勢在于:

          (1)自動化管線:將高保真 3D 環(huán)境生成周期從傳統(tǒng)的 3–6 個月縮短到 1 天,實現(xiàn)真正意義上的“日級數(shù)字孿生”。

          (2)傳感器無關(guān):覆蓋攝像頭、雷達、激光雷達等所有主流傳感器模式,與大多數(shù)只關(guān)注單一傳感器的競爭產(chǎn)品相比更全面。

          (3)極端新視角:即使偏離原始采集軌跡,依然能保持高精度渲染和傳感器一致性,適合多變路徑和復(fù)雜測試工況。

          (4)量化驗證:通過感知功能等量化指標,域間差距極小,提供比純質(zhì)性評估更可的驗證依據(jù)。

          圖4-不透明底.jpg

          2、客戶案例

          歐洲某乘用車OEM有構(gòu)建3D孿生場景地圖,并基于aiSim開展SiL、HiL和DiL仿真測試的需求。

          為滿足該需求,解決方案是利用aiSim、World extractor工具鏈(涵蓋采集、可視化分析、3DGS模型和自動標注功能),為客戶多個團隊創(chuàng)建覆蓋不同ODD的3D環(huán)境,這些環(huán)境可直接用于aiSim及客戶基于UE構(gòu)建的DiL系統(tǒng)。

          本項目KPI是采用World Extractor生成高質(zhì)量合成數(shù)據(jù),避免重復(fù)采集數(shù)據(jù)測試新傳感器方案,且將原本3 - 6月的數(shù)字孿生時間縮短到1天。

          具體實施步驟為:

          客戶自有數(shù)采車隊采集場景數(shù)據(jù),用于3DGS場景重建;

          基于采集數(shù)據(jù)構(gòu)建3D模型,支持高保真交通、場景和傳感器仿真;

          訓(xùn)練3DGS數(shù)據(jù)孿生場景,并無縫導(dǎo)入aiSim中使用;

          提供客戶自有UE引擎DiL模擬工具,實現(xiàn)駕駛員參與的閉環(huán)仿真測試。

          四、總結(jié)

          在自動駕駛的競爭賽道上,高保真、可擴展的仿真場景構(gòu)建已成為端到端系統(tǒng)級驗證的關(guān)鍵。

          無論你是整車廠還是Tier1團隊,都可以借助 World Extractor + aiSim 快速搭建符合自身傳感器、算法和測試要求的高保真仿真環(huán)境,實現(xiàn)真正的端到端系統(tǒng)級驗證。


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