通用汽车的自驾团队每天运行20,000小时的模拟测试。谷歌的母公司Waymo模拟了超过10亿英里的驾驶。

自驾公司正在接受模拟测试，因为它价格合理、时效性和安全。去年，一辆Uber测试车辆造成行人死亡时，道路测试的风险出现了。通过模拟，公司可以测试您不希望将自动驾驶汽车放在自己的情况中，就像孩子从停放的汽车后面跑向自己的路径一样，但仍需要这样做。

Zoox有一个想解决的问题。硅谷初创公司希望它的自驾车能更好地处理黄色的左转信号，在路上测试中也是罕见的。因此，一个艺术家团队制作了黄色左转信号的人工例子，并将它们加载到其模拟环境中。联合创始人杰西·莱文森(JesseLevinson)表示，很快，Zoox的软件能够更好地识别真实世界中的左转信号。

Lyft(Lyft)今年早些时候注意到，当汽车被其他汽车切断时，它的汽车在刹车上被撞上了。工程师重新创建了在模拟中被切断的场景。根据吕克Vincent的说法，他们在Lyft领导了自主驾驶，他们能够更快、便宜地调整软件，以软化刺耳的刹车。

Aurora是亚马逊、现代和起亚投资于的自驾性初创公司，它在模拟中做了大量的测试。当汽车在实际道路上行驶时，它们通常被手动驱动，所以Aurora可以稍后比较它的自驱动软件如何与人的驾驶员不同。

"我们告诉司机，我们只是想让你像个专家一样开车，"极光联合创始人斯特林安德森告诉CNN业务。

仿真101

为自动驾驶车辆编写新软件的工程师可以在办公桌上进行模拟测试，看看他们的软件是否改善了汽车的驾驶，至少在模拟环境中是这样。一些公司每小时定期进行模拟测试，并在一夜之间运行。改进汽车处理一项任务的方式--比如右转红色--可能会破坏其他东西。

"有点像个疯子。你解决了一个问题，另一个问题可能会出现，"说，应用直觉的首席执行官Qasaryounis，其Sunnyvale，California的启动已经提高了为自行驾驶的汽车建造模拟工具500万美元。

据尤尼斯说，一个十字路口可以有成千上万的场景。因素包括天气，汽车的轮胎压力，坑洼，有多少人在车里，行人在做什么，汽车是多么的自信。

世界是复杂而随机的，车辆需要能够处理罕见的情况，比如看到在日落时在风中摇摆的交通灯。

“名单几乎是无限的，”林夫特说。

应用的直觉和Aurora已经使用了联邦政府的崩溃报告来帮助他们理解测试的情况。汽车供应公司Aptiv将车辆通过40,000种方案。大多数公司拒绝透露他们“重新测试”的情况，但承认他们在学习时增加了新的环境。

"你永远都不完美，"说，EdgeCaseResearch的首席执行官MikeWagner是一家致力于制造自动化系统的宾夕法尼亚州公司。"目标是合乎道德的，因为你从今天到我们要去的地方。"

仿真的缺点

特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（ElonMusk）一直在批评这种工具，说它与自己的家庭作业评分相当。

"你不知道你不知道什么，"马斯克在今年早些时候在特斯拉的自治日告诫过。"这个世界很奇怪，有数百万的[不寻常]的情况。"

麻省理工学院(MITAgelab)的研究科学家布莱恩·雷默(BryanReimer)和新英格兰大学交通中心(MIT)的副主任BryanReimer呼吁在自驾车辆中建立公私伙伴关系，以确保私营部门就像要测试的场景那样的问题做出正确的决定。

"真的很难做[一辆自驾车]的测试，"Reiner说：“只有私营部门实际能够开发出了解这些答案所需的数据。我们不能让这种数据在另一种情况下结束。”波音（波音）的情况，“指的是两个撞车事故737max，它是由轻微调节的故障自动驾驶仪软件引起的。

自驾驶行业如此年轻以至于没有为模拟建立最佳实践。许多公司已从具有模拟历史（如航空）的领域雇佣了员工。

许多人警告说，并非所有驾驶汽车的模拟器都是平等的。

模拟器可能看起来像一个高清晰度的电子游戏，但这还不够。它需要有准确的物理和结果，不会因测试何时运行而变化。一个尚未解决的挑战是确保模拟的人类--司机、行人和骑自行车者--现实地行动起来。

waymo使用数英里数英里的数据，它在道路上行驶，以训练人工智能系统来模拟实际的驾驶员和行人。它测试了一些因素，比如模拟的人类驾驶人和行人碰撞到每个人身上，以帮助确定他们是否真实。

"它是个出芽的地方，"说，德拉戈·古埃洛夫，Waymo的首席科学家。"如果你看很多模拟世界，它就会创造出很多不现实的世界，最终不会考验你应该测试的东西。"

例如，Uber最近正在测试它的汽车如何处理一个场景，在该场景中，行人沿着道路站立在停放的汽车后面。模拟的汽车不像它的真实汽车那样慢于行人。一个专注于确认模拟的Uber团队发现，模拟器正在告诉模拟汽车前方交通灯的颜色。随着绿灯亮起来，汽车更有信心驾驶。

所以优步调整了它的模拟器，以确保汽车不知道前方交通灯的颜色，除非他们如此亲密，否则他们会在现实世界中看到。然后，模拟和现实世界的汽车开始表现相同。

一个挑战得到解决，但更多的是肯定会出现。