自駕車模擬驗證平台發展趨勢
摘要：為確保自駕車安全可靠，上路前的安全驗證為重中之重，各國積極建置實體場域、訂定規範欲加速技術成形；領導廠商在實體場域的測試驗證亦規模化擴大運行中。模擬系統的重要性在於，在實際上路之前，經過虛擬場域的反覆訓練與調校，使自駕車達到一定程度的可靠度；同時降低實體場域測試的人力、金錢與時間成本，並可有效降低路測風險。本文將針對全球自駕車模擬驗證系統之發展現況與趨勢進行介紹。
Abstract：To ensure the safety and reliability of autonomous vehicles, safety verification plays an important role before going on the road. Countries all over the world are building autonomous vehicle test sites actively and setting standards to accelerate the autonomous technology. Leading manufacturers are also expanding their testing and verification in these physical test sites. The importance of the simulation system is that it undergoes repeated training and adjustments in the virtual field before the actual roads, so that the autonomous vehicle can achieve a certain degree of reliability. At the same time, it reduces the manpower, money and time costs of the physical field test, and can be effectively reduce the risk of real road testing. This article will introduce the development trends of the global autonomous vehicle simulation solutions.
關鍵詞：自動駕駛車、模擬系統、測試場域
Keywords：Autonomous vehicle, Simulation system, Test sites
前言
運輸系統涵蓋了道路基礎設施、各式交通工具、駕駛或營運商等要素；自駕車測試驗證則需經過模擬、封閉場域測試與實路測試等不同階段，對應多元交通情境，自駕車的決策控制系統必須確保其安全性，甚至比人為駕駛具備更高的安全標準。美國研究機構Rand利用信度分析推算出自動駕駛系統需要經過80至110億英里的道路試驗來證明自駕車的安全性[1]，而在現實狀況中這幾乎是不可能達成的。此外，許多交通情境也難以在現實世界中經常發生，例如暴雨、暴雪、強大陽光照射等；因此模擬系統成為各開發者驗證其自駕車安全性的重要方法之一。與實路測試相比，模擬系統可有效率的進行重複測試，具備可控性、可預測性，確保人員安全、避免設備及車輛的損傷，同時大幅降低成本，並加速技術研發。
自駕車有許多的學習與技術開發來自模擬訓練，透過參數的調整、結合人工智慧(Artificial Intelligence, AI)，能夠持續擴大規模與複雜度，測試驗證新軟體，針對罕見與極端的情境也能夠重複進行測試，目前模擬已被認可為自駕車軟硬體正式上路之前，測試驗證的有價值工具。
全球市場概況
根據BIS Research的預估[2]，2025年全球自動駕駛模擬的市場規模為16.3億美元，主要成長動力來自於實路測試之前對於虛擬環境的測試需求，以克服系統故障與事故發生可能性；市場驅動要素則包含產業對自駕車虛擬測試需求、政府於聯網及自駕基礎設施的投入、對可靠道路安全運輸系統的需求、Level 4與Level 5商用自駕車開發需求等。
全球市場分佈概況，北美至2025年仍居於主導地位，該市場受到車輛先進安全功能增長、高階車款搭載、以及如Waymo、Zoox等技術領導者處於北美等因素，於2020年至2025年間持續維持其市場動能；歐洲位居第二，其為許多品牌大廠及一階供應商所在地，同時也有許多國家大幅投入自駕車技術開發。而亞太地區市場在中國、日本、韓國等國家加大研發投資以及政府的支持下，與北美及歐洲相比，預期將以更快的速度向上成長。
自駕模擬平台技術發展趨勢
自駕車測試在模擬場域、封閉場域及實路測試的測試目的有所不同；模擬場域測試透過虛擬環境，主要進行法規規定項目測試，快速進行不同情境下感測器、決策、控制系統成效測試、累積測試里程數及確立排外條款等。模擬系統中涵蓋許多模組架構，有道路模擬、感測器模擬、車輛動態模擬、交通模擬、環境模擬等，如表1；常見的車用模擬軟體則如Claytex、RightHook、CarSim、Prescan、AVL FIRE、Tesis DYNAware、CarMaker、UC-win/Road、VTD、VI-WorldSim等。
許多自動駕駛技術業者導入ISO 26262的V-Model概念來進行自駕車模擬技術實現，搭配循環測試(X-in-the-Loop, XiL)技術進行模擬驗證，其採用或自行開發的模擬平台，大多會整合多個模擬系統，如：Waymo–Carcraft、Cruise–The Matrix；也有不同類型的業者投入，如NVIDIA–DRIVE Constellation、Microsoft–AirSim、AIMotive–aiSim、百度、騰訊–TAD Sim等，亦將模擬技術作為其自動駕駛解決方案的一部分。
1.Waymo－Carcraft
Carcraft模擬平台為採用真實城市數據建構之模擬系統，現階段已蒐集25座城市的高精度地圖；截至2020年6月，Waymo已使用Carcraft開發超過2萬個模擬場景，模擬測試里程已經超過150億英里。Waymo在實路測試中的車輛會不斷蒐集數據，即時導入Carcraft，測試車遭遇到的情境能在模擬平台中不斷重現，也能模糊化後疊加創建新情境，使自駕系統持續學習不斷精進；模擬平台的測試數據也能回饋給實路測試車輛。Carcraft中，每天有25,000輛虛擬測試車不斷進行測試，行駛8百萬英里以上的里程。
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