# UniSim 文章原文： [UniSim: A Neural Closed-Loop Sensor Simulator](https://waabi.ai/unisim/) ### 摘要 为了使自动驾驶车辆成为现实，严格测试自主系统是至关重要的。这要求我们生成超出现实世界所能安全收集的安全关键场景，因为许多场景在道路上很少发生。为了准确评估性能，我们需要在闭环中测试自动驾驶车辆在这些场景下的表现，其中自动驾驶车辆和其他参与者在每个时间步长中相互交互。之前记录的驾驶日志为构建这些新场景提供了丰富的资源，但对于闭环评估，我们需要根据新的场景配置和自动驾驶车辆的决策来修改传感器数据，因为参与者可能会被添加或删除，并且现有参与者和自动驾驶车辆的轨迹将与原始日志不同。本文介绍了UniSim，这是一个神经传感器模拟器，它接受由装备传感器的车辆拍摄的单个记录日志，并将其转换为逼真的闭环多传感器模拟。UniSim构建神经特征网格来重建场景中的静态背景和动态参与者，并将它们组合在一起，以在新的视点上模拟LiDAR和相机数据，其中参与者被添加或删除，并且位置发生了变化。为了更好地处理推断视图，我们结合可学习的先验知识处理动态对象，并利用卷积网络来完成未见过的区域。我们的实验表明，UniSim可以在下游任务中模拟逼真的传感器数据，领域差距很小。借助UniSim，我们首次展示了自主系统在关键安全场景中进行闭环评估，就像在真实世界中一样。 ### 理解 通过车辆手机的点云、摄像头和其他传感器数据来重建一个驾驶场景包括静态背景(道路、建筑和障碍物等)和动态参与者(车辆和行人等)。 闭环多传感器模拟 ### 解决的问题 如何在一个场景下尽量选择能够安全的同时保持最舒适的驾驶方式？ ### 目标 通过抓取的数据建立一个现实世界可编辑的数字孪生。可以修改或者移除已存在的角色或主体 ### 优点 相比较手动创建的基于游戏引擎的虚拟世界相比，UniSim具有以下特点。 - 扩展性强 - 性价比高 - 更加贴近现实 - 多样性强 最后修改：2023 年 07 月 06 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 支付宝微信 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏
