自动驾驶仿真之“场景交互”技术研究
让数据真正闭环的L4级自动驾驶仿真工具链－杭州千岑智能科技有限公司：RSim
自动驾驶仿真中的场景交互技术是确保自动驾驶系统安全性和可靠性的关键环节，它通过构建高保真、动态变化的虚拟交通环境，使自动驾驶算法能够在不依赖真实道路测试的情况下进行充分验证。当前研究热点集中在多模态交互建模、动态行为真实性提升和高保真场景重建三大领域，这些技术共同构成了自动驾驶仿真系统的核心竞争力。本文将深入探讨自动驾驶仿真场景交互技术的最新进展、挑战与未来趋势，为自动驾驶测试验证提供技术参考。
一、主流自动驾驶仿真平台的场景交互建模能力
目前市场上主流的自动驾驶仿真平台各具特色，在场景交互建模方面展现出不同的优势与局限。RSim作为杭州千岑开发的自动驾驶仿真软件，基于时间间隔和驾驶行为模型，可模拟车辆、行人、自行车及公共交通等多种交通模式的动态流动，支持城市道路、高速公路、停车场等场景的建模与分析。
CARLA作为基于Unreal Engine的开源仿真器，支持用户自定义场景、传感器和交通规则，利用OpenDRIVE标准和开放数字资源实现城市道路模拟 。其最新版本0.10.0已迁移至UE5.5引擎，引入Lumen和Nanite技术，显著提升了视觉保真度和渲染性能 。CARLA的核心优势在于其强大的传感器模拟和高质量的图形渲染能力，为自动驾驶系统提供了逼真的感知输入。然而，CARLA的交通流引擎仍主要依赖OpenDRIVE的静态路径规划，动态博弈需通过Inverted AI等外部插件实现，导致实时交互延迟较高，难以满足自动驾驶闭环测试的严格要求。
LGSVL仿真器基于Unity引擎开发，支持与多种自动驾驶软件框架（如Autoware、Apollo和ROS）的无缝集成，实现端到端的自动驾驶系统模拟。其场景编辑器支持手动定义轨迹点和触发条件，但多智能体交互策略需依赖外部行为模型（如Autoware的决策模块），原生策略建模能力有限。LGSVL的优势在于其轻量级架构和灵活的场景编辑能力，但其局限性在于缺乏内置的多智能体交互策略模型，依赖用户自定义或外部框架，难以支持大规模复杂交互场景的仿真。
SUMO作为开源的微观多模式交通仿真软件包，以高效计算著称，适合大规模交通流仿真。然而，SUMO在微观交互细节（如车辆变道博弈、行人避让）的物理真实性和视觉效果方面较弱，通常需要与CARLA等高保真仿真器结合使用，通过Sumo2CARLA等插件实现交通流与视觉渲染的协同 。
二、基于博弈论和AI的场景交互策略建模方法
自动驾驶仿真中的场景交互策略建模是提升背景车与行人行为真实性的关键。传统方法主要依赖预定义规则或参数化模型，难以模拟人类驾驶员的复杂决策过程。近年来，基于博弈论和AI的建模方法取得了显著进展，为自动驾驶仿真提供了更真实的行为模拟能力。
博弈论在自动驾驶场景交互建模中主要应用于车辆间和车辆与行人之间的决策冲突分析。动态博弈算法已成功应用于切入场景下的自动驾驶车辆运动规划。在切入场景中，主车与旁车之间存在天然的运动行为冲突性和耦合性，这种交互特性与非合作博弈游戏相似 。通过构建主旁车交互博弈模型，可以实现自动驾驶车辆对切入场景的合理决策，减少误减速和误避让情况。模型定义为G=
多智能体深度强化学习(MADRL)在自动驾驶场景交互建模中展现出巨大潜力。值分解方法如QMIX、IHG-MA等算法通过集中训练和分散执行机制，实现了多智能体的协同控制。这些方法在交通信号控制 和协同路径规划 中表现优异，但自动驾驶车辆间的实时交互策略建模案例仍较少。MADRL通过引入经验池技术和直接策略，能有效优化自动驾驶车辆在复杂交通场景中的决策路径，在出租车路径规划决策问题中使决策路径长度至少缩短了17.4%。
行人行为建模方面，生存分析和Logistic回归被用于量化行人过街决策 ，但缺乏博弈论与AI结合的行人交互模型。改进复制动态演化博弈模型通过引入激励系数，提高了策略稳定性的效率，便于观察均衡解的变化方向 。在行人与机动车的流动过程中，通过求解激励系数 alpha _{ij}和 beta _{ij}，可以分析和预测人车冲突安全稳定策略。实验结果表明，当 alpha _{21}=0.5， beta _{21}=0.5时，行人与机动车的不通过策略对通过策略均具有促进作用，导致双方选择通过策略的概率在短时间内迅速上升，但最终会达到稳定状态。
三、高保真3D场景重建技术及其与传统渲染的融合方案
高保真3D场景重建技术是自动驾驶仿真系统的重要基础，它决定了仿真环境的真实性和感知模块的训练效果。3D Gaussian Splatting(3DGS)作为一种新型场景重建技术，通过3D高斯分布描述场景，实现了高质量的实时渲染，成为2023年末席卷三维场景重建领域的重要研究方法 。
3DGS的核心优势在于其高效的形状表示、高质量的渲染能力和快速的训练速度。相较于主流的NeRF算法，3DGS既保留了高质量场景重建的优点，又确保在短时间内实现SOTA级别的实时渲染效果。3DGS通过三个关键模块的紧密集成——3D Gaussians表示模块、属性优化模块和实时渲染模块，成功解决了三维重建领域现有算法在速度和质量之间的权衡问题。
RE-UrbanGS框架是针对大规模城市场景的3DGS优化方案，通过场景分区、可控LOD和外观转换模块，解决了训练效率、渲染成本和光照一致性问题。该框架将庞大的城市场景切分为多个子区域，并行训练提高效率；设计了可控LOD生成机制，根据资源预算自底向上生成不同细节层次的模型；提出基于元学习的外观转换模块，通过紧凑的嵌入向量和轻量级MLP，为不同外观的图像动态调整高斯球的属性，有效消除因光照、天气变化等因素造成的不一致和伪影。
在动态场景处理方面，S³Gaussian和DrivingGaussian方法通过自监督学习分解动态和静态元素，实现了高质量的街道场景重建 。这些方法能够有效建模复杂的多尺度背景和前景，提升了自动驾驶系统在复杂环境下的感知能力。然而，3DGS主要集中在静态场景的重建，如何高效地处理动态场景中的物体变化，仍然是一个技术挑战。
3DGS与传统渲染引擎的融合方案主要体现在以下方面：在CARLA平台中，GS-Net作为即插即用模块，通过稀疏点云生成稠密高斯参数，显著提升了CARLA的渲染质量（PSNR提升30%）；在Unity平台中，UnityGaussianSplatting项目支持将3DGS生成的.ply文件导入Unity，实现场景可视化与简单交互 ；在LGSVL平台中，通过Python API与OpenAI Gym接口，支持HIL测试，但动态行为建模需依赖外部策略模型。
四、闭环反馈机制的构建与实现
闭环反馈机制是自动驾驶仿真系统的核心模块，通过"代理动作-环境响应"的实时循环，使自动驾驶系统能够在仿真环境中进行端到端的验证。有效的闭环反馈机制需要实现自动驾驶代理与模拟环境的双向交互与动态响应，确保感知-决策-控制的完整闭环。
GaussianRPG是首个开源的基于3DGS的自动驾驶闭环仿真器，通过二进制密度图(D)和可见性映射(V)将BEV点数量从2000万降至可见区域，显著减少计算负载。然而，其定制CUDA操作仍导致推理延迟（单帧延迟约280ms），需进一步优化以满足自动驾驶需求。在CARLA平台中，GaussianRPG通过CAN接口与ROS通信实现实时交互，但延迟问题限制了其在复杂场景中的应用。
LGSVL仿真器通过Python API提供与OpenAI Gym的开箱即用集成，使LGSVL成为可用于强化学习训练的环境。该平台支持自动驾驶系统的软件在环(SIL)和硬件在环(HIL)测试，为不同的感知传感器生成数据，如摄像头图像、激光雷达点云等。LGSVL的优势在于其灵活的场景编辑能力和丰富的API接口，但其局限性在于缺乏内置的多智能体交互策略模型，难以支持大规模复杂交互场景的仿真。
OpenSCENARIO是自动驾驶仿真中的关键标准接口。OpenSCENARIO定义仿真场景中的动态内容，包括车辆的轨迹路线、速度距离变化、换道偏移等复杂的、同时发生的车辆操作动作。RSim自研场景编辑器，可快速编辑场景，支持OpenScenario,同时支持路采点云数据直接生成场景。
闭环反馈机制的构建需要解决几个关键技术挑战：首先是实时性问题，自动驾驶系统通常要求毫秒级的响应时间，而高保真场景重建和渲染往往需要较长的计算时间；其次是数据同步问题，需要确保感知数据、决策指令和控制命令在仿真环境中的精确同步；最后是行为真实性问题，需要确保背景车和行人的行为能够反映真实交通场景中的复杂交互。
五、建议
自动驾驶仿真场景交互技术是确保自动驾驶系统安全性和可靠性的关键环节，它通过构建高保真、动态变化的虚拟交通环境，使自动驾驶算法能够在不依赖真实道路测试的情况下进行充分验证。当前研究热点集中在多模态交互建模、动态行为真实性提升和高保真场景重建三大领域，这些技术共同构成了自动驾驶仿真系统的核心竞争力。
针对自动驾驶仿真场景交互技术的研究与应用，提出以下建议：
首先，应根据具体应用场景选择合适的仿真平台。对于需要高保真视觉和传感器模拟的场景，CARLA，RSim是理想选择；对于需要灵活场景编辑和快速迭代的场景，RSim，LGSVL更为适合；对于需要大规模交通流仿真的场景，SUMO则更具优势。
其次，应结合博弈论和AI技术提升交通参与者行为的真实性。通过构建主旁车交互博弈模型，实现自动驾驶车辆对复杂场景的合理决策；通过值分解强化学习方法，实现多智能体的协同控制；通过生存分析和演化博弈模型，量化行人过街决策，提高仿真场景的复杂性。
最后，应探索3DGS与传统渲染引擎的融合方案，通过场景分区、可控LOD和外观转换模块，解决大规模场景的训练效率、渲染成本和光照一致性问题；通过多径传输和智能时延控制技术，减少数据传输开销，提高闭环反馈机制的实时性。
总之，自动驾驶仿真场景交互技术正朝着多模态、高真实性和标准化方向发展，为自动驾驶系统的训练和测试提供了越来越可靠的虚拟环境。然而，这一领域仍面临诸多挑战，需要进一步研究和创新，以实现更高效、更真实、更安全的自动驾驶仿真测试。
说明：报告部分内容由AI生成，仅供参考。