汽車自動駕駛模擬系統

在類似無人駕駛汽車這樣自治動力系統中，模型發揮著重要的作用——模仿及驗證人們的駕駛行為，記錄系統日志并生成代碼，在此過程中一個具備安裝數據采集系統、集合信息傳遞的汽車自動駕駛模擬模型就直觀重要。如今逐漸向著可組合的拼裝式方向發展，新的軟件可根據需求進行功能拼裝。此外，之前大量的數據都來自諸如雷達、GPS 和攝像機等傳感器，但如今通過傳感器融合，并朝著可感知的方向發展，這些數據都合并到了同一張地圖上。這意味著如今的汽車不再將周邊整個世界視為靜態數據，而是主動去感知，并根據新增類型的傳感器推斷這些事物會如何移動。

可組合的軟件能夠通過包含輸入、輸出及相互補全的過程來完成建模，根據Sprinkle 教授的看法，這樣的過程模型集中在功能方面，對非功能性的行為不太有用。“功能性1行為可能很容易測試，但這種過程模型卻很少涉及非功能性1行為——而后者卻是與人類交互的復雜信息物理系統必須要有的行為。

我們可以這樣理解：一輛自動駕駛汽車就是結合了計算、通信和控制的信息物理系統，是一張交互元素網絡，因此系統在構建和測試時花費不斐。每添加一個新的組件，就可能影響其他系統的通訊方式以及計算耗費的時間。

至于在運行時如何使用預測模型的控制裝置來控制汽車的軌跡，避免與障礙物碰撞，如果計算速度太慢，就會因為來不及校正而造成碰撞；如果使用精度較低的簡單模型，雖然計算速度快了，但由于精度不夠還是可能撞到障礙物。所以在計算軌跡和決定干預時，必須將計算所耗費的時間列入考量，而且我們必須知道模型會有多大的誤差，以便計算校正。以上這些任務都必須實時完成。

目前用于自動駕駛汽車的傳感器都非常昂貴，我們需要相對便宜些的傳感器，也許不夠完成所有任務，但可以解決大多我們不想做的工作。我們可以把自動駕駛系統看成一個連續統一體，它剛開始可以完成一些簡單的自動停車工作，或者在高速路上駕駛時使用自適應巡航系統，直到能夠在任何情況下完全自動駕駛汽車。

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如下圖所示：