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告別數(shù)月等待:數(shù)字孿生場(chǎng)景生成從此進(jìn)入“日級(jí)”時(shí)代

更新時(shí)間:2025-09-08      點(diǎn)擊次數(shù):176

一、行業(yè)挑戰(zhàn)與痛點(diǎn)

在自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)中,高保真的仿真場(chǎng)景是算法迭代和驗(yàn)證的基石。然而,傳統(tǒng)手工建模方式需要大量3D設(shè)計(jì)師投入,構(gòu)建一個(gè)復(fù)雜交通環(huán)境往往耗時(shí)數(shù)月甚至半年以上;同時(shí),城市、高速、停車(chē)場(chǎng)等多種運(yùn)營(yíng)設(shè)計(jì)域(ODD)都需要覆蓋,場(chǎng)景的可擴(kuò)展性多樣性一直是瓶頸。

更重要的是,隨著自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從模塊化架構(gòu)向端到端系統(tǒng)級(jí)演進(jìn),仿真平臺(tái)不僅要驗(yàn)證感知、決策和控制單元的單點(diǎn)性能,更要在同一環(huán)境中評(píng)估OneModel/TwoModel協(xié)同的整體表現(xiàn),這意味著:

(1)測(cè)試場(chǎng)景必須與真實(shí)世界盡量一致,以避免在端到端鏈路上引入虛假偏差;

(2)需要靈活修改傳感器布局、天氣和交通流量來(lái)覆蓋邊界工況;

(3)要同時(shí)支持SIL(軟件在環(huán))、HiL(硬件在環(huán))、DiL(駕駛員在環(huán))等多級(jí)仿真,并在同一數(shù)字孿生環(huán)境下復(fù)現(xiàn)。

然而,即使采用高保真物理渲染,仿真數(shù)據(jù)與真實(shí)世界之間依然存在域間差距(domain gap),端到端仿真測(cè)試因而受限,算法開(kāi)發(fā)和功能安全驗(yàn)證被拖慢。

這類(lèi)端到端測(cè)試需要用戶能夠自主、快速地采集真實(shí)世界數(shù)據(jù)并生成高保真數(shù)字孿生,以便隨時(shí)迭代場(chǎng)景并適配不同的傳感器布置和測(cè)試條件。傳統(tǒng)的外包式建模服務(wù)或半成品工具鏈,難以滿足客戶對(duì)自助操作和敏捷迭代的要求。

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二、World Extractor 工具鏈簡(jiǎn)介

針對(duì)這些痛點(diǎn),康謀推出的 World Extractor 已經(jīng)不只是一個(gè)“內(nèi)部項(xiàng)目工具",而是一個(gè)成熟、可商用、可自助使用的端到端工具鏈。它集成了 NeRF 與 3D Gaussian Splatting 等前沿神經(jīng)重建技術(shù),用戶只需將自己的實(shí)地錄制數(shù)據(jù)(如車(chē)隊(duì)采集的多傳感器數(shù)據(jù))導(dǎo)入,即可在數(shù)天內(nèi)自動(dòng)生成靜態(tài) 3D 世界,無(wú)需專(zhuān)業(yè) 3D 建模師。

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World Extractor工作前端用于評(píng)估采集數(shù)據(jù)質(zhì)量和場(chǎng)景回放

在此基礎(chǔ)上,用戶可以通過(guò)內(nèi)置的 2000+ 動(dòng)態(tài)主體資產(chǎn)庫(kù)自主增強(qiáng)場(chǎng)景,添加車(chē)輛、行人、交通燈、標(biāo)志牌等元素,并根據(jù)測(cè)試需求調(diào)整 ODD、時(shí)間、天氣和交通流量。

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整個(gè)過(guò)程不再依賴團(tuán)隊(duì)手工制作,客戶可以掌握采集、生成和仿真流程,形成自己的數(shù)字孿生資產(chǎn)庫(kù),并與康謀 aiSim 直接聯(lián)動(dòng)。

三、與aiSim的無(wú)縫集成

World Extractor 的價(jià)值在于與 aiSim 的原生集成。通過(guò)“神經(jīng)重建 + 物理引擎"的混合渲染方式,既能保留真實(shí)世界的紋理和幾何細(xì)節(jié),又能獲得物理上精確的傳感器輸出。

在 aiSim 中,用戶可一鍵配置多傳感器仿真,包括攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波傳感器等,靈活調(diào)整天氣、光照和時(shí)間條件,驗(yàn)證在少見(jiàn)場(chǎng)景下的算法表現(xiàn)。

1、關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)

World Extractor + aiSim的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)在于:

(1)自動(dòng)化管線:將高保真 3D 環(huán)境生成周期從傳統(tǒng)的 3–6 個(gè)月縮短到 1 天,實(shí)現(xiàn)真正意義上的“日級(jí)數(shù)字孿生"。

(2)傳感器無(wú)關(guān):覆蓋攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等所有主流傳感器模式,與大多數(shù)只關(guān)注單一傳感器的競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品相比更全面。

(3)新視角:即使偏離原始采集軌跡,依然能保持高精度渲染和傳感器一致性,適合多變路徑和復(fù)雜測(cè)試工況。

(4)量化驗(yàn)證:通過(guò)感知功能等量化指標(biāo),域間差距極小,提供比純質(zhì)性評(píng)估更可的驗(yàn)證依據(jù)。

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2、客戶案例

歐洲某乘用車(chē)OEM有構(gòu)建3D孿生場(chǎng)景地圖,并基于aiSim開(kāi)展SiL、HiL和DiL仿真測(cè)試的需求。

為滿足該需求,解決方案是利用aiSim、World extractor工具鏈(涵蓋采集、可視化分析、3DGS模型和自動(dòng)標(biāo)注功能),為客戶多個(gè)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建覆蓋不同ODD的3D環(huán)境,這些環(huán)境可直接用于aiSim及客戶基于UE構(gòu)建的DiL系統(tǒng)。

本項(xiàng)目KPI是采用World Extractor生成高質(zhì)量合成數(shù)據(jù),避免重復(fù)采集數(shù)據(jù)測(cè)試新傳感器方案,且將原本3 - 6月的數(shù)字孿生時(shí)間縮短到1天

具體實(shí)施步驟為:

客戶自有數(shù)采車(chē)隊(duì)采集場(chǎng)景數(shù)據(jù),用于3DGS場(chǎng)景重建;

基于采集數(shù)據(jù)構(gòu)建3D模型,支持高保真交通、場(chǎng)景和傳感器仿真;

訓(xùn)練3DGS數(shù)據(jù)孿生場(chǎng)景,并無(wú)縫導(dǎo)入aiSim中使用;

提供客戶自有UE引擎DiL模擬工具,實(shí)現(xiàn)駕駛員參與的閉環(huán)仿真測(cè)試

四、總結(jié)

在自動(dòng)駕駛的競(jìng)爭(zhēng)賽道上,高保真、可擴(kuò)展的仿真場(chǎng)景構(gòu)建已成為端到端系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證的關(guān)鍵。

無(wú)論你是整車(chē)廠還是Tier1團(tuán)隊(duì),都可以借助 World Extractor + aiSim 快速搭建符合自身傳感器、算法和測(cè)試要求的高保真仿真環(huán)境,實(shí)現(xiàn)真正的端到端系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證



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