一個司機要想上路開車，必須經過駕照考試，自動駕駛技術如果要投入使用，也要不斷進行開發測試，甚至進行真實「路考」測試。
中國科學院軟體研究所針對算法、環境感知、車身控制等自動駕駛中可能產生問題的關鍵環節，研發出自動駕駛算法開發、測試、仿真與驗證平台ISS（Intelligent Self-driving System），不僅可以模擬各種道路和駕駛場景，還具備進行大量實際測試和驗證的能力，能夠幫助自動駕駛技術在實際道路上提升駕駛能力和安全性。
給車輛一個新「大腦」
實現自動駕駛功能，需要「強大」的算法支撐，通過算法來對行駛路線等進行規劃。
在ISS平台中，使用不同算法的路線規劃與控制模塊，就相當於車輛的「大腦」，模塊通過算法控制車輛，滿足車輛在自動駕駛時的動力、安全、舒適以及低能耗方面的要求。
一般來說，算法基於周圍車輛和行人的歷史軌跡進行決策規劃，指揮車輛判斷何時自動轉彎、變道，甚至在複雜的停車場中規劃最佳停車位。
但當歷史軌跡受到外因干擾時，不夠完善的算法可能會生成錯誤預測，偏離正確的目標軌跡。
科研人員可以利用ISS平台開發新算法，能更加準確地評估算法和道路實際情況，提升自動駕駛在複雜環境中的穩定性和有效性，確保自動駕駛功能的安全順暢。
同時車輛藉助平台精心構建的虛擬環境，通過訓練算法，提升車輛「大腦」應對密集車流的能力，讓自動駕駛技術表現得就像經驗豐富的「老司機」。
新算法訓練「大腦」不犯錯
在ISS平台路線規劃與控制模塊上，不僅可以適配測試數十種基準算法，提高測試難度和真實性，確保安全性，還可以創新干擾算法，鍛鍊車輛大腦「不犯錯」，確保自動駕駛車輛在各種複雜環境下能夠安全、穩定地行駛。
想要鍛鍊車輛「不犯錯」，就要通過人為設置的「對抗訓練」。如對交通指示牌的識別，經過塗改或人為添加干擾後，檢測車輛是否會出現識別錯誤，造成安全隱患。
以往的「對抗訓練」，大多只針對交通指示牌進行訓練，這使車輛在真實環境中遇到干擾表現不佳，達不到預期效果，產生安全隱患。
ISS平台將干擾添加在圖像較為隱蔽的區域
ISS平台提供的一種新的算法訓練方式，能夠將干擾因素添加到隱蔽的區域，讓車輛測試更接近於真實環境，增加車輛識別難度，提高自動駕駛系統算法的訓練水平，提升開發效率。
給車裝上不同「眼睛」和「耳朵」
在實際開發中，不同用戶配置的感知功能硬體差異巨大，不同於傳統開發平台，ISS平台在設計理念上更加注重了模塊化。
ISS平台以模塊形式，覆蓋自動駕駛的所有關鍵環節，包括感知、建圖、定位、預測、規劃和控制等。
平台具備對各類傳感器的仿真能力，包括視覺傳感器、雷射雷達以及GPS等，以適配不同的開發條件。就像是給車輛裝上了不同的「眼睛」和「耳朵」，使其能感知和理解周圍環境。
這些傳感器採集的數據匯入車輛「大腦」路線規劃與控制模塊，能夠實現多種功能。例如，目標識別功能能夠有效探測周圍車輛、行人以及交通信號等重要信息。
經過大量測試發現，在真實與虛擬城市環境的實驗驗證中，平台系統在各種環境下均表現出色。
通過ISS平台模擬自動駕駛車輛的變道巡航
「安全上路」更重要
裝有自動駕駛新算法的車輛在實際上路測試前，ISS平台需要進行最後的虛擬仿真測試和實物小車測試，確保自動駕駛車輛的安全。
在虛擬仿真測試中，車輛裝載最新算法的路線規劃與控制模塊，需要在ISS平台生成的模擬道路上自動行駛。就像在遊戲中一樣，平台模擬各種複雜的交通情況，甚至模擬極端天氣情況，檢驗車輛的實際應對能力。只有通過了平台虛擬仿真測試，才被允許上路開展自動駕駛測試。
通過仿真的測試車輛會被置於真實道路環境中，檢驗算法的實際性能。為保證安全，藉助ISS平台，開發者能夠與小車進行實時通信，並實現對小車的控制。
實體小車結構示意圖
自動駕駛技術目前尚處於高速發展階段，有很多問題亟待解決。目前，已有多家國內外知名高校和科研院所利用ISS平台開展了研究。中國科學院軟體研究所科研團隊將繼續完善與擴展ISS平台的各個模塊，吸引更多開發者加入。
未來，ISS平台有望成為該領域具有影響力的開源平台，為國內外自動駕駛與可信人工智慧等方向的研究團隊提供基礎平台支撐，讓自動駕駛技術更快成熟，真正為公眾提供安全、可靠的出行服務。
ISS平台主頁：https://tis.ios.ac.cn/iss/
來源：中國科學院軟體研究所
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