基于SCANeR的半物理仿真场景驱动方法研究文献综述

随着智能网联汽车技术的快速发展，自动驾驶系统测试与验证面临着场景复杂性、测试成本和安全风险等挑战。

半物理仿真作为一种兼顾真实性和高效性的测试方法，近年来备受关注。

本文围绕基于SCANeR的半物理仿真场景驱动方法展开研究，首先介绍了半物理仿真和场景驱动的概念，并阐述了研究背景和意义。

然后，对国内外在自动驾驶仿真测试场景、场景描述语言、场景生成算法以及场景验证与评估等方面的研究现状进行了综述和分析，指出当前研究存在的不足。

接着，详细介绍了SCANeR仿真平台的架构、传感器模型、车辆动力学模型以及交通流与环境建模等关键技术，并重点阐述了基于SCANeR的半物理仿真场景驱动方法的设计思路，包括场景要素分析与提取、场景描述语言设计、场景生成算法设计与实现以及场景验证与评估方法。

最后，总结了本文的研究内容和贡献，并展望了未来的研究方向。

关键词：半物理仿真；场景驱动；自动驾驶；SCANeR；场景生成

#1.1半物理仿真半物理仿真(Hardware-in-the-loop,HIL)是一种将真实的物理组件和虚拟的仿真环境相结合的测试方法。

在自动驾驶领域，HIL仿真通常指的是将真实的控制器或感知系统与模拟车辆、传感器、交通环境的仿真平台连接，进行闭环测试。

这种方法可以有效地提高测试效率、降低测试成本，并保障测试的安全性。