一文读懂全球26家自动驾驶仿真软件：功能、优劣势与适用场景(Carsim/CarMaker/SCANeR/VTD/51/Silab等等..)_自动驾驶仿真平台

1. CarSim (Mechanical Simulation Corporation - MSC Software)

   • 简介： 专注于高精度车辆动力学仿真的行业标准之一。

   • 优点： 模型精度高，验证充分，在主机厂和供应商中广泛应用，接口丰富（支持Simulink, C/C++, Python等）。

   • 缺点： 传感器模型相对简单，场景构建能力有限，主要用于车辆控制、底盘开发，而非完整的感知-决策-规划-控制全栈仿真。

2. CarMaker (IPG Automotive)

   • 简介： 提供从车辆动力学、轮胎、道路到驾驶员、交通环境及传感器的综合仿真平台。

   • 优点： 功能全面，模型精度高，场景构建能力强，支持硬件在环（HIL）、驾驶员在环（DIL），用户界面友好，与MATLAB/Simulink深度集成。

   • 缺点： 整体成本较高。

3. SCANeR studio (AVSIMULATION)

   • 简介： 老牌的综合驾驶模拟平台，广泛应用于汽车、航空、轨道交通等地方。

   • 优点： 专为驾驶模拟器设计，提供全栈解决方案（场景、车辆动力学、音频、运动平台接口、HMI工具链）实时性优化最佳（尤其运动反馈延迟控制）提供高度灵活的交通行为建模（换道、合流、交叉路口优先级规则等）大量论文研究基于SCANeR的复杂交通场景生成与多智能体交互（尤其在欧洲交通研究机构）

   • 缺点： 配置相对复杂，学习曲线较陡。

4. PreScan (Siemens Digital Industries Software)

   • 简介： 专注于传感器（摄像头、雷达、激光雷达、超声波、V2X）物理级建模和场景仿真的平台。

   • 优点： 传感器建模是其强项，场景编辑可视化程度高，内置大量标准场景库，与Simulink集成良好。

   • 缺点： 车辆动力学模型相对CarSim/CarMaker较弱，复杂交通流模拟能力有限。

5. PTV Vissim (PTV Group)

   • 简介： 世界领先的微观交通流仿真软件。

   • 优点： 交通流仿真能力极强，模型成熟，广泛应用于交通规划和管理，支持复杂的交通行为建模。

   • 缺点： 主要用于宏观/微观交通流分析，车辆动力学和传感器仿真能力不足，需与其他工具（如CarSim/PreScan）结合用于自动驾驶仿真。

6. SUMO (Simulation of Urban MObility)

   • 简介： 开源的、高度可扩展的微观交通流仿真软件。

   • 优点： 完全免费开源，社区活跃，可定制性高，路网处理能力强，常用于大规模交通场景生成。

   • 缺点： 原生界面较为基础，车辆模型简单（无详细动力学），传感器仿真需要额外开发或集成。

7. VIRES VTD (VIRES Simulationstechnologie GmbH)

   • 简介： 功能强大的综合虚拟测试驾驶平台。

   • 优点： 场景渲染逼真度高（尤其夜景、恶劣天气），传感器模型先进（物理级），支持分布式仿真，模块化设计，广泛应用于ADAS和自动驾驶HIL/SIL测试。

   • 缺点： 系统复杂，成本高昂、只能安装在Linux系统

8. rFpro (rFpro)

   • 简介： 专注于提供高精度、可重复使用的数字道路场景。

   • 优点： 以厘米级精度扫描真实道路生成场景，保真度极高，支持多种仿真软件（CarMaker, VTD, CarSim等）导入，是构建高可信度测试环境的关键。

   • 缺点： 本身不是完整的仿真引擎，需要与其他动力学或感知仿真工具配合使用。

9. Cognata

   • 简介： 基于云的自动驾驶仿真平台，强调利用AI和大数据技术。

   • 优点： 云原生架构支持大规模并行仿真，AI驱动场景生成和交通流，数字孪生技术快速重建真实城市，提供场景库和分析工具。

   • 缺点： 云服务依赖网络，对本地化部署支持可能有限。

10. RightHook (Applied Intuition 收购)

    • 简介： 提供基于真实世界数据的场景生成和测试管理平台。

    • 优点： 擅长将真实路采数据快速转化为可执行的仿真场景，测试管理工具链完善。

    • 缺点： 被Applied Intuition收购后，其能力整合到更广泛的生态中。

11. Parallel Domain

    • 简介： 基于云的仿真平台，核心是使用合成数据生成技术创建高度逼真且多样化的传感器数据。

    • 优点： 合成数据生成能力强大，可定制化程度高（天气、光照、物体、传感器参数），用于高效训练和测试感知算法。

    • 缺点： 更侧重于感知数据生成，车辆动力学和闭环控制仿真需要集成。

12. Metamoto (被丰田收购)

    • 简介： 曾是基于云的“仿真即服务”平台。

    • 现状： 已被丰田收购，技术整合到丰田内部研发体系中。

13. ESI Pro-SiVIC (ESI Group)

    • 简介： 专注于物理级传感器（摄像头、雷达、激光雷达、红外）建模和场景仿真的平台。

    • 优点： 传感器物理模型深入，支持多传感器融合仿真，场景构建能力较强。

    • 缺点： 在车辆动力学和复杂交通流模拟方面相对较弱，市场知名度略低于头部玩家。

14. NVIDIA DRIVE Constellation

    • 简介： 基于NVIDIA GPU和其Omniverse平台的端到端自动驾驶仿真系统。

    • 优点： 强大的实时渲染能力（光线追踪），物理精确的传感器仿真，支持硬件在环（与DRIVE AGX硬件集成），可扩展性强。

    • 缺点： 与NVIDIA硬件生态绑定较深，整体成本高。

15. CARLA (CARLA Team)

    • 简介： 由社区驱动的开源自动驾驶仿真平台。

    • 优点： 完全免费开源，社区活跃，模块化设计易于扩展，支持传感器仿真（摄像头、激光雷达等）和基本车辆控制，是学术研究和初创公司原型验证的热门选择。

    • 缺点： 车辆动力学模型精度有限，场景逼真度和渲染质量（原生）不及商业软件，大规模复杂场景性能可能受限。

16. AirSim (Microsoft Research)

    • 简介： 微软开源项目，最初为无人机设计，后扩展支持汽车仿真。

    • 优点： 开源免费，基于Unreal Engine，渲染质量好，物理引擎支持（PhysX），支持多种传感器（摄像头、深度、IMU等），API友好（Python/C++）。

    • 缺点： 汽车动力学模型相对简单，交通流和场景编辑工具链不如专业汽车仿真软件完善，开发重心似乎更偏向航空。

17. LG SVL Simulator (LG Electronics)

    • 简介： LG电子开源的自动驾驶仿真器。

    • 优点： 开源免费，基于Unity引擎，渲染效果好，支持多传感器（包括激光雷达点云生成），提供与Apollo、Autoware等开源自动驾驶栈的集成接口。

    • 现状： 重要更新： LG SVL Simulator 项目已于2023年底宣布停止维护。其部分技术和理念已被百度Apollo等吸收整合。

18. 51Sim-One (五一视界)

    • 简介： 国内领先的全栈式自动驾驶仿真测试平台。

    • 优点： 功能全面（动力学、传感器、场景、交通流、V2X），强调中国特色的交通场景和驾驶员行为模型，支持云仿真和数字孪生，提供工具链和测试服务。

    • 缺点： 作为国内头部玩家，面临国内外众多竞争对手的压力。

19. Pilot-D GaiA (希迪智驾)

    • 简介： 希迪智驾推出的智能驾驶仿真与测试平台。

    • 优点： 结合希迪在商用车自动驾驶和V2X领域的经验，提供场景库、测试工具和云平台服务。

    • 缺点： 相对较新，市场覆盖度和知名度仍在提升中。

20. PanoSim (同驭汽车科技)

    • 简介： 提供车辆动力学、环境感知、智能交通、驾驶模拟等一体化仿真平台。

    • 优点： 历史较长，在高校和科研机构中有一定用户基础，功能覆盖较广。

    • 缺点： 商业化程度和行业影响力相比头部企业有待加强。

21. AAI (AAI)

    • 简介： 国内专注于提供高精度车辆动力学模型和仿真解决方案的公司。

    • 优点： 在车辆动力学建模方面有深厚积累，模型精度高。

    • 缺点： 在传感器仿真和复杂场景构建方面可能需要与其他工具配合。

22. 百度 Apollo 仿真平台 (百度)

    • 简介： 百度Apollo开放平台的重要组成部分，为其自动驾驶系统提供仿真测试能力。

    • 优点： 与Apollo开源生态深度集成，支持云端大规模并行仿真，场景丰富（尤其中国场景），提供数据驱动和AI驱动的场景生成，整合了部分原LG SVL Simulator的能力。

    • 缺点： 与Apollo生态绑定较紧，对其他自动驾驶系统的适配性可能不如中立平台。

23. 腾讯 TAD Sim (腾讯)

    • 简介： 腾讯自动驾驶仿真测试平台。

    • 优点： 背靠腾讯强大的游戏引擎（如虚幻引擎）能力，渲染效果逼真，利用游戏AI技术生成高自由度交通流和智能体行为，结合云计算能力，支持虚实结合的数字孪生。

    • 缺点： 商业化进展和行业合作案例披露相对较少。

24. SILAB

    • 优点： 界面简单、适合教学

    • 缺点： 车辆动力学、传感器方面有待提高

25. Waymo Carcraft (Waymo)

    • 简介： Waymo内部开发的、高度定制的仿真系统，是其技术领先的核心支柱之一。

    • 特点： 非商业化产品。核心优势在于其庞大的真实路测数据驱动，能精确重建海量真实驾驶场景（包含长尾场景），并进行高效的大规模并行仿真测试（“虚拟里程”远超实际路测）。与Waymo独特的硬件和软件栈深度集成。

    • 评价： 代表了行业顶尖水平，体现了仿真在自动驾驶研发中的巨大价值，但其技术和数据并不对外开放。

26. TESS NG (交通部公路院 & 东南大学)

    • 简介： 新一代国产微观交通流仿真系统，由交通运输部公路科学研究所和东南大学联合研发。

    • 优点： 国产化，针对中国交通特点（混合交通流）进行优化，性能高效，正在积极发展面向车路协同和自动驾驶的仿真能力。

    • 缺点： 在自动驾驶车辆详细动力学和传感器仿真方面需要与其他工具结合。

总结与展望

自动驾驶仿真软件市场呈现出多元化发展的格局：

• 巨头林立： 传统动力学巨头（CarSim, CarMaker）、综合平台（VTD, SCANeR）、传感器专家（PreScan, Pro-SiVIC）、云仿真新锐（Cognata, Parallel Domain）、科技巨头（NVIDIA, 腾讯）以及汽车巨头自研（Waymo）都在激烈竞争。

• 开源力量： CARLA、AirSim等开源项目极大地降低了研究门槛，促进了创新。

• 中国崛起： 51Sim-One、腾讯TAD Sim、百度Apollo仿真、PanoSim等国内厂商发展迅速，在本地化场景、云服务、AI应用等方面展现出特色。

美文摘抄