仿真技術為馭勢科技無人駕駛的研發測試與商業化落地打造了一個“平行世界”，通過這個“1:1”復制現實物理場景的“平行世界”，無人駕駛算法的研發測試得以更加高效、更低成本并且絕對安全的方式進行，從而實現無人駕駛經驗的快速積累，提升無人駕駛技術的安全性與可靠性。

無人駕駛仿真實景建模技術起源

從某種程度上而言，無人駕駛仿真就是一款專門為無人駕駛算法量身打造的“賽車游戲”，如同游戲玩家競技通關、獲得獎勵一樣，如果無人駕駛算法能夠在仿真“游戲”中“通關”，那么則意味著這套無人駕駛算法將獲得在現實物理世界上路的資格。但從虛擬世界跨越到真實世界的過程依然是危險的，我們如何保證在仿真場景中可以“大殺四方”的無人駕駛算法，在現實世界中也能一樣游刃有余，這就對仿真本身的真實度與可靠性提出了絕對嚴苛的要求。

無人駕駛仿真的核心在于“真”字，一套完整、可靠的仿真系統，必須具備有高度擬真的車輛動力學模型和多傳感器模型、豐富且逼真的場景、真實可信的測試案例并且具備高精度的實時動態性能。如果在以上任意一個環節上出現較大失真，那么都會讓仿真失效，從而讓仿真結果變得不可信。為此，馭勢科技自主研發打造了一套基于UE4的無人駕駛仿真系統——馭勢玲瓏，并在仿真系統的各個環節上構建、儲備了強大的技術能力與資源，從而支持馭勢無人駕駛技術與商業解決方案實現快速落地。

在面向客戶交付的真實商業項目中，為了提升項目部署與驗證效率，并最大限度地發揮測試用例的保真度，最有效的解決方案就是搭建一個“1:1”真實還原項目實際場景的虛擬仿真場景，也就是說，我們直接將遠在千里之外的場景通過實景建模技術，“復制”到辦公室的計算機里，然后進行相關的產品仿真測試與驗證。

依賴于馭勢科技不斷研發、打磨、迭代的成熟實景建模技術與工作流程，馭勢無人駕駛仿真場景，從局部細節到整體環境，其美術表現已經可以達到“以假亂真”的照片級水平，這也為無人駕駛仿真提供了堅實可靠的基礎。

以下部分，我們將以馭勢最新開啟的全球首個機場無人駕駛物流項目為例，對實景建模技術與流程進行剖析、探討。

實景建模技術在真實項目的應用

1. 基于實景測繪數據的場景建模流程

以實景建模技術進行仿真場景制作的第一步是取得真實場景的測繪數據，我們對香港國際機場的無人駕駛運行場景進行了大量的實景測繪，獲取了豐富的場地三維點云信息和高清圖像數據。通過這些數據，美術人員對場景進行拆解，分析其中的建筑、物件、植物等模型元素，并羅列統計出需要制作的模型文件。針對不同類型的模型，美術人員采用不同的方式在DCC軟件中進行建模、繪制與貼圖。

圖：激光點云輔助場景還原

在完成所有的場景模型制作后，便進入場景整合階段。我們將三維點云數據導入到UE4中，這是輔助我們對現實場景作“1:1”高精度還原的關鍵。最后，我們還會根據項目所在地的經緯坐標位置，實現不同時間下的光照模擬。

圖：真實場景與仿真場景對比

2. 實景建模的效率挑戰與應對

經過上述流程，無人駕駛仿真場景就得以創建完成，但在實際的建模過程中卻需要耗費大量時間與精力以完成數量龐大的模型制作與場景整合工作。在機場無人物流運輸項目中，香港機場的現實場景十分復雜，可以稱之為“海、陸、空”元素的大集合，包括了港口碼頭、室內行李大堂、隧道、停機坪等各種場景以及相關模型元素。

為了提升無人駕駛仿真場景的制作效率，進一步加快項目部署進度，場景制作工作需要行之有效的優化。我們通過分析，在無人駕駛仿真的各類場景制作中其實存在一些共有的重復性工作，例如對路邊大量路燈和圍欄的擺放，為此，我們自主開發了道路系統生成插件以加快場景制作。道路系統生成插件可以讀取項目場地的高精地圖數據，整合依照現場環境制作的相關模型，直接生成場景道路及其周邊環境，而美術人員只需調整插件參數即可達到與點云基本一致的物件分布，極大節省了場景整合的時間與工作量。

3. 塑造仿真場景的整體真實感

照片級的美術表現，這就要求仿真場景必須塑造出足夠的整體真實感。不論近景、遠景，仿真場景的整體真實感會極大影響使用者的視覺體驗，而任何視覺上的失真都會破壞仿真工作的代入感。因此除了保證在近景上讓無人駕駛車輛的相關傳感器能夠獲取與現實貼近的感知信息，我們也極力追求在遠景上還原真實場景。另外，我們的美術資產基本都采用了游戲管線來制作，這樣不但保證了畫面效果，在優化方面也有更好的參考和更大的空間。在香港機場無人物流運輸項目中，我們參照Google Earth以及現場采集的素材，最大化還原了機場四周的山形地貌，以及亞洲國際博覽館等周邊建筑，甚至包括了通往香港市區的部分高架和地鐵路線。

在場景制作中，視角也是需要考慮的重要因素。事先了解仿真的常用視角，我們會在材質的處理上同時顧及到多種視角下的美術表現，避免制作盲區，事半功倍，提升整個仿真場景的畫面細膩度。

4. 完美模擬全天候運營環境的動態光照功能

在真實世界中，昏暗的夜晚、白天的大逆光、從室內到室外的光線明暗變化等因素都會極大地影響無人駕駛車輛的感知系統，尤其對于需要7X24小時全天候運營的無人物流車而言，必須要能夠適應任何時間段、任何天氣條件下的光照影響。因此，無人駕駛仿真系統也必須具備24小時時間及天氣變化功能以充分滿足研發測試所需。我們通過對室外場景使用動態光照實現了這一點，讓無人駕駛算法在仿真場景就可以實現從白天到夜晚，風霜雨雪霧等各種極端天氣下的測試，但動態光照功能同時也給我們帶來了優化上的較大挑戰，需要同時保證不同時間、天氣條件下的光照真實程度，并且盡量減少可調節的參數數量。針對這個問題，我們正在積極地嘗試實時光線追蹤技術，并取得了初步進展。

圖：對實時光線追蹤技術的測試

5.車輛資產

此外，車輛資產是無人駕駛仿真系統中最重要的部分之一，它是停留在用戶眼前時間最久的模型。然而，車輛在優化和渲染效果上是比較難以平衡的。對此，我們借鑒了許多主流賽車游戲的表現，并在經過幾次試驗迭代后，積累出一套車輛資產制作規范，同時定制了一套足夠適用項目需求的車輛材質庫。

機場無人物流項目的仿真測試

在完成仿真場景的創建后，無人駕駛駕駛研發測試人員就可以在仿真系統中制作并導入各種實際場景中的測試案例，包括各種Conner Case，從而對無人駕駛算法進行驗證和優化。

在香港機場無人物流運輸項目中，無人駕駛物流車輛在運送行李的運行線路中，可能需要讓行擁有絕對路權的消防車，可能需要繞開路中臨時擺放的路障，可能需要規避堆放在運行路線兩側的拖斗和貨物，也得與其他人員和諧相處，這些測試案例都在“1:1”高精度還原的無人駕駛仿真系統中進行了預演和驗證。

只有無人駕駛算法順利通過仿真系統中所有測試關卡的考驗之后，我們才會放心地將無人駕駛軟件交付給負責實車驗證的人員，進而開啟下一階段的部署工作，并最終保障整個項目的高質量完成。

實景建模技術帶來的跨界機會

實景建模技術讓馭勢無人駕駛仿真工作變得卓有成效，為推動無人駕駛技術的演進與落地貢獻了巨大價值。這樣一種基于實景建模技術的仿真系統擁有著不可限量的商業擴展空間，只需略加修改，就能快速適配至數字孿生的其他應用場景，例如智慧城市建設、智能制造的全生命周期管理等等。

廣闊天地，大有作為，基于實景建模的仿真既構建了與現實物理世界毫無二致的虛擬世界，更開放了人類的想象世界，一切都值得拭目以待。