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仿真测试平台技术架构.docx
资料介绍
仿真测试平台技术架构
一、引言
仿真测试平台是自动驾驶测试验证体系中覆盖场景量最大、测试效率最高的环节。一个完整的仿真测试平台需要同时管理超过千万条测试场景，驱动高保真的传感器和动力学模型，在数小时内完成等效于数百万公里的虚拟驾驶测试。仿真测试平台的技术架构决定了场景加载效率、仿真真实度和测试结果的可信度。2025至2026年间，仿真测试平台从"单机运行"向"云端分布式大规模并行仿真"演进，测试吞吐量提升了两个数量级。
二、平台总体架构
仿真测试平台从逻辑上分为场景管理、仿真引擎、评价分析三个核心层以及数据管理一个支撑层，通过统一的接口总线连接。
场景管理层负责测试场景的存储、检索、参数化配置和调度执行。场景库以标准化的OpenSCENARIO和OpenDRIVE格式存储道路拓扑和动态场景定义。场景调度器根据测试目标从库中筛选场景——回归测试选择已通过场景的完整集、鲁棒性测试选择边缘场景、法规合规测试选择强标要求的必测场景。
仿真引擎层负责驱动虚拟环境的运行。引擎层在接收到场景定义后加载对应的道路模型和交通参与者的初始配置，按设定的时间步长推进场景演化，在每个步长内依次完成传感器仿真、感知模型推理、决策规划、车辆动力学响应和交通流更新的闭环计算。
评价分析层在场景运行过程中和运行结束后对系统的行为进行量化评估，对比系统的实际行为与场景定义的预期行为，计算安全性和舒适性等指标的得分。
三、大规模并行仿真调度
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