攝像頭

攝像頭仿真就是生成圖像，逼真的圖像，通過(guò)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)對(duì)三維景物（CAD）模型添加顏色與光學(xué)屬性。現(xiàn)在流行的Unreal Engine或者Unity 3D，就是基于物理的渲染引擎，實(shí)現(xiàn)一些CAD模型的繪制算法，比如光線(xiàn)跟蹤（ray tracing）或者光線(xiàn)投射（ray casting），來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像合成（如圖展示光線(xiàn)和圖像的關(guān)系）。一些開(kāi)源的自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)比如Intel Carla（Car Learning to Act）和Microsoft AirSim都采用了這些渲染引擎。

有一些開(kāi)源的虛擬圖像庫(kù)，已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究中得到應(yīng)用，比如Virtual KITTI，F(xiàn)CAV (UM Ford Center for Autonomous Vehicles)和Synthia等，下面圖有一些各自的圖像例子。

理論上，在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)有各種光照模型和繪制模型，當(dāng)年Nvidia在GPU硬件對(duì)圖形學(xué)算法加速做出了重大貢獻(xiàn)，包括著名的voxel shader和pixel shader（fragment shader）。大家說(shuō)計(jì)算機(jī)視覺(jué)是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的逆過(guò)程，只是它和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)也可以結(jié)合，結(jié)果有兩個(gè)重要輸出，一個(gè)是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR），另一個(gè)是基于圖像的繪制（IBR）。

AR的思想在仿真系統(tǒng)也可以體現(xiàn)，比如在真實(shí)的街景中可以插入合成的車(chē)輛或者行人。IBR在虛擬環(huán)境生成的過(guò)程中可以通過(guò)一些拍攝的圖像生成一些背景以簡(jiǎn)化實(shí)際渲染的計(jì)算量。更甚至，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，比如GAN，在大量真實(shí)圖像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練情況下，和圖形學(xué)的CAD模型結(jié)合，也可以合成新場(chǎng)景圖像。

除了3-D幾何和物理模型之外，還需要對(duì)相機(jī)鏡頭的結(jié)構(gòu)與光學(xué)特性，內(nèi)部數(shù)據(jù)采集過(guò)程進(jìn)行仿真，例如焦距，畸變，亮度調(diào)節(jié)，伽瑪調(diào)節(jié)，景深（depth of field），白平衡，高動(dòng)態(tài)范圍（HDR）色調(diào)調(diào)整等。

激光雷達(dá)

介紹一篇模擬激光雷達(dá)的論文。首先，采用非常流行的游戲GTA-V（Grand Theft Auto V)獲取模擬的點(diǎn)云和高保真圖像。

為了模擬真實(shí)的駕駛場(chǎng)景，在游戲中使用自主車(chē)（ego vehicle），安裝有虛擬激光雷達(dá)，并通過(guò)AI接口在虛擬世界中進(jìn)行自動(dòng)駕駛。系統(tǒng)同時(shí)收集激光雷達(dá)點(diǎn)云并捕捉游戲圖像。在虛擬環(huán)境中，虛擬攝像頭和虛擬激光雷達(dá)放在同一個(gè)位置。這樣做有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn):

可以輕松地對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行健全性檢查（sanity check），因?yàn)辄c(diǎn)云和相應(yīng)的圖像必須保持一致;

游戲的虛擬攝像頭和虛擬激光雷達(dá)之間的標(biāo)定可以自動(dòng)完成，然后收集的點(diǎn)云和場(chǎng)景圖像可以組合在一起作為傳感器融合任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

光線(xiàn)投射（ray tracing）用于模擬虛擬激光雷達(dá)發(fā)射的每個(gè)激光射線(xiàn)。光線(xiàn)投射將光線(xiàn)起點(diǎn)和終點(diǎn)的3D坐標(biāo)作為輸入，并返回該光線(xiàn)命中的第一個(gè)點(diǎn)3D坐標(biāo)，該點(diǎn)將用于計(jì)算點(diǎn)的距離。激光雷達(dá)參數(shù)包括垂直視場(chǎng)（VFOV），垂直分辨率，水平視場(chǎng)（HFOV），水平分辨率，俯仰角，激光射線(xiàn)的最大范圍和掃描頻率。

如下圖顯示了一些可配置的參數(shù)：（a）虛擬激光雷達(dá)前向圖的正視圖：黑色虛線(xiàn)是水平線(xiàn)，α是垂直視場(chǎng)（FOV），θ是垂直分辨率，σ是俯仰角; （b）表示虛擬激光雷達(dá)的俯視圖，β是水平FOV，φ是水平分辨率。

該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)3-D激光雷達(dá)點(diǎn)云和攝像頭圖像的自動(dòng)校準(zhǔn)，而且用戶(hù)可以選擇所需的游戲場(chǎng)景，并指定和改變游戲場(chǎng)景的8個(gè)維度：汽車(chē)模型，位置，方向，數(shù)量，背景，顏色，天氣和時(shí)間。前5個(gè)維度同時(shí)影響激光雷達(dá)點(diǎn)云和游戲圖像，而后3個(gè)維度僅影響游戲圖像。

毫米波雷達(dá)

介紹一篇基于機(jī)器學(xué)習(xí)模擬雷達(dá)的論文工作。由于多徑反射，干涉，反射表面，離散單元和衰減等影響，雷達(dá)建模不簡(jiǎn)單。詳細(xì)基于物理原理的雷達(dá)模擬是有的，但對(duì)實(shí)際場(chǎng)景而言計(jì)算量難以承受。

一種構(gòu)建概率隨機(jī)汽車(chē)?yán)走_(dá)模型的方法基于深度學(xué)習(xí)和GAN，產(chǎn)生的模型體現(xiàn)了基本的雷達(dá)效應(yīng)，同時(shí)保持實(shí)時(shí)計(jì)算的速度。采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為雷達(dá)模型，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)端到端的條件概率分布。網(wǎng)絡(luò)的輸入是空間柵格和對(duì)象列表，輸出是讀取的傳感器數(shù)據(jù)。

如上圖是在深度學(xué)習(xí)框架下模擬雷達(dá)數(shù)據(jù)的表示。空間柵格是具有兩個(gè)主要尺寸，即距離和方位角的的3D張量，第3維度是由不同類(lèi)型的信息層組成。這個(gè)類(lèi)似于RGB圖像，其像素信息存儲(chǔ)在空間維度和顏色通道中。那么，這種空間柵格同樣適合CNN模型。

提供兩個(gè)直接參數(shù)化概率分布的基準(zhǔn)雷達(dá)模型：正態(tài)分布和高斯混合模型。多變量正態(tài)分布通常用于機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)樗哂辛己玫臄?shù)學(xué)性能。不過(guò)，正態(tài)分布是單峰的。而且正態(tài)分布的參數(shù)與目標(biāo)變量的維數(shù)呈二次方增長(zhǎng)。這里CNN模型的輸出是具有兩層的張量網(wǎng)格：一個(gè)平均值，一個(gè)對(duì)角對(duì)數(shù)方差。

隨機(jī)雷達(dá)模型的一個(gè)重要挑戰(zhàn)是，傳感器輸出是多模態(tài)和空間相關(guān)的。回歸方法將平滑可能的解決方案，導(dǎo)致模糊的預(yù)測(cè)。而變分自動(dòng)編碼器（VAE）允許學(xué)習(xí)一對(duì)多概率分布而無(wú)需明確輸出哪個(gè)分布。

該模型的架構(gòu)是一個(gè)編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)。

編碼器獲取光柵和對(duì)象列表并產(chǎn)生潛在的特征表示x，解碼器采用特征表示和隨機(jī)生成的噪聲值并產(chǎn)生預(yù)測(cè)的傳感器測(cè)量值。編碼器由兩分支組成，即一個(gè)空間光柵和一個(gè)對(duì)象列表，這些分支合并在一起產(chǎn)生潛在的特征表示。兩個(gè)分支完全由卷積層組成。輸出被扁平化級(jí)聯(lián)在一起，然后使用有ReLU的全連接層處理。

解碼器使用編碼特征和隨機(jī)噪聲生成功率值的雷達(dá)極坐標(biāo)網(wǎng)格。 在VAE重新參數(shù)化時(shí)候，隨機(jī)噪聲加入輸入信號(hào)。使用ReLU激活的全連接層連接和處理噪聲和潛在特征，然后重新整形和一系列反卷積層處理，產(chǎn)生輸出雷達(dá)信號(hào)。

其他傳感器

其他傳感器，如GPS，IMU，超聲波雷達(dá)和V2X傳感器，也可以模擬仿真其數(shù)據(jù)。

GPS模擬GPS位置以及GPS噪聲模型參數(shù)，輸出車(chē)的經(jīng)緯度，速度，航向等。

IMU模擬車(chē)的加速度和角速度，特別是GPS信號(hào)丟失時(shí)車(chē)的位置，速度、和航向的累積誤差。

超聲波雷達(dá)（主要是自動(dòng)泊車(chē)）模擬超聲波雷達(dá)位置，角度和障礙物的距離。

V2X模擬動(dòng)態(tài)交通流設(shè)備數(shù)據(jù)，甚至要反映通信延時(shí)或丟包的情況。