（图片来源：rFpro官网）

 据外媒报道，英国仿真软件专家rFpro开发真实世界物理模型Ground Truth，可准确测试车辆对周围环境的感知。

立法者将能在完全虚拟的环境中，制定车辆审批流程，证实车辆能在真实道路上安全行驶。该项技术已经在欧洲NCAP测试中用于验证车辆安全性。

rFpro技术总监Chris Hoyle解释称，“大多数系统建模都以理想传感器模型为基础，验证车辆算法和控制系统，但忽略了传感器本身的限制。恶劣的照明条件，或者商店橱窗的反光，会破坏传感器对车辆周围环境的感知，导致潜在的灾难性错误。对联网自动驾驶车辆或配备ADAS的车辆进行全面验证时，必须包括传感器识别与描述其环境特征的能力。”

在模拟过程中评估传感器感知能力非常重要，因为未来的立法有可能规定，任何自动驾驶系统进入公共道路之前，必须通过虚拟测试和批准。因此，整个系统必须在全代表的虚拟环境中进行测试。

由于在大量不同环境中进行验证，自动驾驶汽车需要行驶大量里程，因此在现实世界中此种方法并不可行。而传感器感知最具挑战性，因为它需要物理精确的虚拟世界，该虚拟世界必须与现实世界和物理模型传感器高度相关。

Hoyle表示，“物理建模意味着模拟车辆及车载传感器遇到的所有对象的材料和属性，而不仅仅是对其进行抽象表示。我们拥有创建城市街道、乡村道路、试验场和测试轨道数字孪生体的经验，了解建模的复杂性，例如天气条件或路面变化。我们的工程师不断缩小模拟测试和真实测试之间的差距。rFpro软件可用于多种仿真，包括带有实时曝光控制与真实运动模糊模拟功能的4K摄像头，以及从挥动手臂的行人身上接收微多普勒信号的雷达模型。”

Hoyle认为rFpro的独特之处在于，其自动驾驶系统闭环端到端仿真过程包含一个精确的车辆模型，该模型能够全代表响应路面变化和控制输入。他表示，“感知能力不仅对安全而言非常重要，而且对消费者的满意度也至关重要。我们的系统精确建模微小路面差异，可以评估乘坐舒适性。我们发掘联网自动驾驶车辆的能力，使其像人类一样识别并避开坑洼。”

目前，英国政府项目dRISK使用rFpro软件验证真实世界中的传感器模型，从而与真实的传感器相关联。这是通过仿真实现自动驾驶系统端到端验证的重要基石。

Hoyle还表示，“由于传感器输入量巨大，因此对使用模拟软件的自动驾驶系统测试工程师需求量越来越大。过去，汽车行业软件工程师与测试工程师的比例约为1：1。而航空电子领域软件工程师与测试工程师的比例约为1：5，以确保乘客安全。我们相信汽车行业的这一比例正越来越接近航空电子领域。”