翻譯自——spectrum， Yiheng Feng and Henry X. Liu
在封閉道路測試中，通過添加模擬車輛來訓練自動駕駛系統應對道路上的各種突發狀況。
模擬城市:Mcity是一個微型城市，有道路、交通信號和店面。
如果你想知道一輛新車的駕駛是否安全，通過反復試驗來來驗證它的性能即可。這種測試可能會檢驗汽車在保持四輪著地的情況下是否能急轉彎，在短距離內剎車是否能停止，或者在保護車內人員的情況下在與墻壁的碰撞中能否幸存下來。
但隨著汽車在自動駕駛中所占的比重越來越大，這種直接的測試已經不夠了。我們還需要知道這輛車是否有足夠的智能來應對人類一直以來必須應對的駕駛條件。為了做到這一點，汽車安全保證測試變得不那么像障礙賽，而更像智商測試。
在未來許多年內，自動駕駛汽車將不得不與人類駕駛汽車共享道路。所以測試自動駕駛汽車的“腦力”和“體力”就是要把它們和其他交通工具一起放在路上。但是道路測試帶來了兩個問題。首先，在部署初期階段，不能保證所有有關方面的安全;近年來，自動駕駛測試車已經涉及致命事故；其次還需要此類直接測試所需的絕對規模。
大多數時候，測試車輛會像往常一樣進行。只有在極少數情況下才會有所不同。我們稱這些為邊緣情況，它們涉及處于正常經驗邊緣的事件。例如:一輛卡車突然爆胎，然后傾斜進入你的車道，突然出現在你車前。這種極端情況通常涉及到同時發生的故障，這些很難想象，而且很難進行測試。所以，我們要對一輛自動駕駛的汽車進行多長時間的道路測試，才能宣稱它是安全的？
這是一個沒有確切時間的答案，不過有一點可以明確的是，我們需要其他策略來衡量自動駕駛的安全性。這里描述的是一種混合了物理車輛和計算機模擬的測試方法，它可能是評估自動駕駛汽車最有效的。
根據美國國家公路交通安全管理局(U.S. National Highway Traffic Safety Administration)匯編的統計數據，在大約1.6億公里的行駛路程中，致命車禍只會發生一次。這比從地球到太陽的距離還多 (是Waymo車隊記錄的10倍)，如果想做到這點，需要一輛自動駕駛汽車不停歇的高速行駛需要近200年時間。一個擁有500輛車的車隊可能需要10年才能完成這項工作，然后你還要為每一項新設計重新來過。
顯然，汽車必須在典型道路測試的基礎上增加其他障礙，以盡可能多地發現邊緣案例。目前的一種方法是在封閉的測試設施中測試自動駕駛汽車的時候，反復上演已知的邊緣案例。以高速闖紅燈的汽車為例，十字路口可以建成電影場景，自動駕駛汽車在綠燈亮時通過，同時避開前面非法通過的車輛。
這種方法很有用，但也有局限性。通常需要多輛車來模擬邊緣情況，專業司機可能不得不駕駛它們。所有這些都會付出高昂的代價，難以協調。更重要的是，在此類測試的早期階段沒有人能保證自動駕駛汽車將按預期工作。如果出了問題，就會發生真正的事故，甚至會傷害其他車輛上的人。最后，不管布景設計師有多聰明，都不可能創造出一個完全真實的交通環境模型。在現實生活中，一棵樹的影子會混淆自動駕駛汽車的傳感器，而人孔蓋上的雷達反射會讓雷達看到一輛沒有傳感器的卡車。
計算機模擬提供了一種繞過物理測試限制的方法。算法生成虛擬車輛，然后在數字地圖上移動它們，使它們與真實世界的道路相對應。如果這樣產生的數據隨后傳播到行駛在同一條道路上的實際車輛上，車輛將準確地測算數據。你可以把它想象成增強現實，讓機器人來使用。
雖然當測試車在空曠的道路上行駛時，它也會“認為”周圍還有其他車輛。同時，它將來自增強現實和它對真實世界環境的感知收集到的信息發送回仿真平臺，因此，真實車輛、模擬車輛，或者其他模擬的對象，都將相互作用。通過這種方式，可以以安全和經濟的方式測試各種場景。
工程師們改進了某些類型的計算機模擬，在其中加入了真實的機器，從而改進汽車的增強現實。早在1999年，福特公司(Ford Motor Co.)就通過測量一個實際的轉速發動機來為計算機模擬動力系統提供數據。這種混合仿真被稱為半實物仿真，工程師們之所以采用這種方法是因為在軟件中模仿引擎是非常困難的。了解了這段歷史之后，我們意識到這種方法能否反其道而行之——生成模擬車輛，作為測試實際車輛的虛擬環境的一部分。
監控器顯示了測試車通過車載傳感器看到的所有數據，以及計算機模擬的虛擬交通
關于增強現實對自動駕駛測試的應用案例將會在第二部分詳細介紹。
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