仿真如何助力自动驾驶：Sim2real、数字孪生与平行智能综述
机器人学
2023-07-03 v2 人工智能
摘要
安全性与成本是自动驾驶技术发展的两个重要关切。从自动驾驶车辆的学术研究到商业应用，都需要充分的仿真与真实世界测试。一般而言，会在仿真环境中进行大规模测试，然后将学到的驾驶知识迁移到真实世界，因此如何将仿真中学到的驾驶知识适配到现实成为一个关键问题。然而，虚拟仿真世界在光照、纹理、车辆动力学以及智能体行为等诸多方面不同于真实世界，这使得弥合虚拟与真实世界之间的鸿沟十分困难。这一鸿沟通常被称为现实差距（RG）。近年来，研究者探索了多种应对现实差距问题的方法，可大致分为三类：从仿真到现实的知识的迁移（sim2real）、在数字孪生（DTs）中学习，以及通过平行智能（PI）技术学习。在本文中，我们考虑通过 sim2real、DTs 和 PI 技术的解决方案，并综述自动驾驶领域的重要应用与创新。同时，我们从算法、模型和仿真器的视角展示当前最先进技术，并详述从 sim2real 到 DTs 和 PI 的发展过程。本论述也阐明了 sim2real、DTs 和 PI 在自动驾驶发展中的深远影响与挑战。
引用
@article{arxiv.2305.01263,
title = {How Simulation Helps Autonomous Driving:A Survey of Sim2real, Digital Twins, and Parallel Intelligence},
author = {Xuemin Hu and Shen Li and Tingyu Huang and Bo Tang and Rouxing Huai and Long Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01263},
year = {2023}
}