L3及其以上级别自动驾驶车辆的开发，在系统复杂程度、使用环境复杂程度方面均急剧增加。传统开发ADAS算法的仿真工具已无法完美解决当前更高级别的自动驾驶开发问题。仿真平台便成为自动驾驶企业的刚性需求。
总观整个自动驾驶生态链，初创公司也好，资深玩家也罢，凡是与自动驾驶有关的公司几乎都开始布局自己的模拟器。一些专攻自动驾驶仿真业务的初创公司也开始涌现。
2015年成立的51VR是其中的参与者之一，其自主研发了自动驾驶仿真平台、虚拟驾驶仿真平台以及为B端企业提供数字化城市/汽车应用。
雷锋网新智驾了解到，51VR自主研发的自动驾驶仿真平台，功能覆盖道路环境搭建、智能交通流、传感器及动力学仿真，可以方便接入自动驾驶感知和决策系统。在引入感知系统的仿真后，51VR仿真系统输出原始传感器数据，包括点云、图像、雷达监测目标，并同步输出GPS和IMU信息至自动驾驶感知模块，完成障碍物及红绿灯检测，同时通过决策系统及控制系统得到油门刹车及方向数据，完成整个感知系统闭环。
51VR 自动驾驶事业部研发负责人鲍世强是公司自动驾驶仿真平台从0-1的开发者和构建者。11 月 21 日（周三）晚上 8 点，【大咖Live】第 25 期智能驾驶·仿真专场，我们邀请到鲍世强详细解析“如何有效构建自动驾驶决策和感知的仿真体系？”。照例，本次分享对雷锋网新智驾会员免费开放。
本文对整场分享进行了综合整理，雷锋网新智驾会员可进入【新智驾会员计划】页面查看全文实录。
环境构建是模拟系统中重要的一步。无论是真实场景再现，还是人工设计环境，对环境构建的合理性、真实性，以及还原真实世界的精确程度方面都有要求。更接近现实、更高的精度可以使得传感器反应更自然，测试结果更有参考性。
鲍世强也提到，构建感知系统的仿真是整个仿真系统中比较困难的部分。建立高度真实感的仿真环境，不同的传感器对应的高度真实的仿真环境不同：对于相机而言，需生成较真实的纹理及光照环境；激光雷达仿真，需有符合场景的几何与物理；对天气昼夜进行仿真及传感器硬件在环的需求同样非常重要。鲍世强向雷锋网(公众号：雷锋网)新智驾会员介绍了仿真系统中静态场景及动态场景仿真要求：
静态场景生成：首先需考虑仿真系统和自动驾驶系统要采用同样的高精度地图作为源头，生成精确匹配的静态环境；另一方面，场景自动生成的效率很关键，高低不平的路面对环境的生成也提出了挑战，另外还需对标线、标牌等路标自动生成语义标注，以用来后续对驾驶行为进行评价；
动态物体仿真：一方面进行路测的案例数据需要得到重现；另外案例数据需便于编辑,以利于后续扩展。
雷锋网新智驾了解到，51VR通过采集实际环境及已有的高精度地图构建静态地图，包括现实交通环境数据收集、路测数据收集，并抽取不同智能交通体行为模型，基于模型有机地形成动态交通体。同时51VR还提供导入路测案例数据，及清洗与泛化工具。
在鲍世强看来，自动驾驶仿真是一个融合多专业的交叉领域。首先，图像学和游戏相关技术同仿真技术有较大的重合度，例如程序化场景生成、大场景的构建和处理、高真实感的渲染。同时仿真也是一个非常专业的领域，涉及专业传感器模型、动力系统方面的仿真，大规模分布式自动化测试框架的搭建也会带来很大的挑战。
51VR在搭建各个专业人才梯队的同时，也在同主机厂、自动驾驶公司、测试区测试机构合作应对仿真挑战。
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