前言
随着智能驾驶技术的发展，端到端的解决方案被越来越多的开发者提及，各大汽车企业争先恐后将端到端智驾方案部署到量产新车型上。过去，智能驾驶方案一直是按照感知、决策、规划、控制这类规则驱动（rule-based）的模块化方法推进，然而规则驱动的模块化方案存在“规则难以穷举、ODD边界模糊、扩展与维护升级困难”等局限性。因此端到端的学习驱动（learning-based）方案应运而生。
端到端的方案具有很多显而易见的优势，首先，它具备较强的泛化能力，可以通过数据发现潜在规律，适应多样化和复杂场景；其次，端到端可实现全面优化，学习驱动直接将输入（如传感器数据）映射到输出（如车辆控制指令），避免了模块化方案中的中间过程（如感知、决策和控制分离）可能导致的信息丢失或误差累积；此外，端到端可持续学习和升级，模型可以通过在线学习或周期性训练，不断吸收新数据，从而适应动态变化的环境需求，如更新的道路法规、复杂的新场景等。
可见，端到端智驾方案优势非常明显，但是对于仿真测试来说却是“灾难性的挑战”。过去模块化智驾方案中，感知与规控之间有显性接口。无论是SIL仿真还是HIL仿真，可以轻松绕过感知模块，直接对规控进行仿真测试（即使输入合成的低置信度图像或点云，也不对感知进行评测）。而端到端方案的到来，不再有所谓感知与规控接口，原有SIL或HIL仿真方案需要重构。面向端到端的智驾仿真必须从传感器输出数据切入，提供一种置信度高、一致性好、覆盖率全面、故障注入便捷的全链路闭环仿真方案。
我们探索了一种有效的端到端智驾仿真解决方案，在仿真引擎和数据传输上进行了大幅优化，以应对端到端带来的挑战，整体框架如图2所示。本方案充分利用了智能驾驶的中间件技术，将仿真引擎生成的传感器原始数据（部分为结构化数据）直接传递给智驾应用层，绕过了传感器硬件和驱动，缩短了仿真数据传输链路，规避了仿真系统开发过程带来的复杂适配与调试工作。大大缩短开发周期的同时，还显著降低了整个仿真系统的成本。
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关于康谋科技
康谋是一家自动驾驶解决方案供应商（前身是虹科自动驾驶事业部）。
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