一种测量自动驾驶雷达感知仿真到现实差距的多层方法

随着自动驾驶汽车发布所需安全性验证要求的提高，除传统真实世界测试外，基于仿真的测试等替代方法正在涌现。为依赖虚拟测试，所采用的传感器模型必须被验证。因此，有必要量化仿真与现实之间的差异，以确定某一保真度是否足以满足预期用途。目前尚无可靠方法来度量自动驾驶雷达感知的仿真到现实差距。我们通过引入一种多层评估方法来解决该问题，该方法由显式与隐式传感器模型评估组合而成。前者直接评估合成生成传感器数据的真实感，后者指对下游目标应用的评估。为演示该方法，我们评估了三类典型雷达模型（理想的、数据驱动的、基于光线追踪的）的保真度及其在虚拟测试基于雷达的多目标跟踪中的适用性。我们已展示所提方法在提供深入传感器模型评估方面的有效性，该评估使现有差异可见，并能在不同场景下对整体模型保真度进行现实估计。