5G環境下，自動駕駛技術迅速發展，各大科技公司爭相研發，希望能在這個新興市場上搶占先機。然而，看起來像游戲界面的仿真路測給自動駕駛的安全性測驗打上了一個大大的問號。近日，一項研究成果的問世讓自動駕駛仿真系統告別“五毛特效”，極大程度地實現真實路況的還原，使自動駕駛技術的安全性檢測有了更有力的保障。
這項研究成果就是由一名博士生領銜的團隊創作的論文《AADS: Augmented autonomous driving simulation using data-driven algorithms》(基于數據驅動算法的增強自動駕駛仿真)。該論文登上了美國雜志《科學》的子刊《科學·機器人學》，來自于南京航空航天大學自動化學院的博士生李偉是這篇論文的第一作者與通訊作者。
實現“刮目相看”的突破 積累比靈感更重要
“事實上，大多數科研并不是那種一下拍腦袋就能想到的。”李偉笑著說，“其實我們是有比較強的積累的。”對于李偉來說，選擇做“自動駕駛仿真技術”課題的研究，跟自己學術生涯的發展和一直以來的興趣有關。
通過計算機視覺、圖像處理等技術能夠獲取、并重建現實世界，在李偉看來是一件“很棒的事”，也是他一直都很想做的研究方向。因此，平日里他一直在關注和積累相關的新技術。每年人工智能或是計算機視覺的頂級會議放出論文，李偉和同學都會把這些論文過一遍。看看每項技術發展到了什么程度，哪些實驗室的工作比較領先，而他們又把技術推動到了一個怎樣的高度。正如李偉所說，和靈感同樣重要的是日積月累的功夫，這些積累是進行科學研究的基石。
在“積累階段”，李偉發現現有的仿真系統的圖像合成主要以室內為主，而在室外場景街景的方面，市面上卻沒有具體合適的技術。基于這樣的現狀，李偉腦子里冒出來“把它拓展過去”的想法，有了這樣的思路，李偉和他的團隊隨后開啟了這個讓國外同行們感嘆“eye-popping”(刮目相看)的課題研究之路。
現有的仿真系統在呈現真實的交通流、駕駛員與行人的互動等場景中仍有很多不足，與真實的環境存在較大的差異。“我們這個系統其實就是在彌補與現實環境的差異，現在我們的研究應該是最接近真實的。”李偉解釋到，“當下市面上基本就沒有室外場景街景合成的具體的技術，而我們的研究則針對這一點進行了突破。”
研究瓶頸撞上畢業論文 困難總打不倒堅持
談及長達一年的研究過程和無數次的試驗失敗，李偉表示：“困難有很多，但可能正是因為困難太多了，要說特別深刻的，反而沒有了。”
研究團隊共有14人，其中有7名是來自南航、北大、浙大、港大等高校的在讀博士生。研究板塊主要分為三大塊：合成真實的圖像、合成真實的車輛及行人的移動和合成真實的激光雷達點云。團隊針對這三個板塊進行了分工，每一板塊都是一個值得單獨研究的課題，每一板塊的研究都有各種各樣的困難。
研究中最主要的困難就是如何使用采集的圖像合成真實的街道背景。研究開始階段，團隊在做背景合成時發現效果不是很好。對此，團隊進行了許多的嘗試，經歷了許多的失敗，一步一步做過來，犯了很多次錯誤，做了很多的實驗，對數據進行一次又一次比較分析，輾轉數次得到了相對滿意的結果。
在研究進行到關鍵時刻時，畢業季也悄然來臨。因為同時要準備博士大論文，所以時間上的協調成為了李偉的難題。屋漏偏逢連夜雨，項目的研究也在此時遇到了瓶頸，實驗結果并沒有達到預期的理想狀態。另外，實習團隊中的同伴因為畢業等個人原因退出了研究工作，李偉只好在準備畢業論文的同時，一個人完成兩個人的工作量。熬夜，成了李偉的日常。即將博士畢業的李偉，此時心里不免感覺到“著急”。他坦言：“老實說，那時候我想過放棄。”
“研究中遇到的困難，有時候要靠自己去克服，但有時也要有外力的推動。”李偉告訴記者。在百度實習時的導師楊睿剛，以及在南航的導師龔華軍，就是那股堅持不懈的外力。據李偉回憶，好幾次研究進行不下去的時候，是導師楊睿剛的一再堅持與細節指導讓研究不曾擱淺。
科研熱情源于南航底蘊 “第一人”致力研究深造
上個月，李偉順利通過了博士學位論文答辯，這也意味著他在南航相繼走過了本科、碩士、博士漫長的求學之路。“南航對我的幫助很大。”李偉說。在本科期間，南航對于學生科研、科創的重視，激勵了他參加大學生挑戰杯的比賽，并在大三獲得了全國一等獎。“我記得同學們都對挑戰杯特別有熱情，南航的科創氛圍讓我一直對創新和學術比較感興趣。”在攻讀博士時，李偉也將南航的這股“科創”熱情和干勁傳遞給了另一個團隊，并指導該團隊獲得了挑戰杯特等獎。
博士期間，赴美國肯塔基大學聯合培養兩年的經歷也對李偉產生了很大的影響，“南航在學術交流方面的重視為我開辟了赴美進行學術交流的窗口。”李偉介紹到，在南航校園內，經常可以看到各種學習活動、宣講會的舉辦。一次宣講會上，因為對相關課題的濃烈興趣，李偉主動聯系了做報告的教授，并成功申請到赴美交流的機會。
不管身在何處，李偉的科研熱情從未改變，“我覺得科研在哪都一樣，不管是在南航、在美國還是在百度，每天都是實驗室，回家，大部分時候都是看論文，寫程序，調代碼，去試驗，去跟最新的一些算法做比較。”科研在他人眼里雖“枯燥”，李偉卻甘之如飴。
“當你在做一個比較新的課題時，你會發現全世界的人都想把研究成果投到最好的期刊或者會議上，然后你們會積極地相互競爭、相互促進，你會知道這些團隊最近在做什么，那些團隊又取得怎樣的突破。無論他們在中國、美國或者世界其他地方，他們就像在隔壁實驗室一樣，大家一樣努力科研、簡單交流，我覺得這挺有意思的。”
未來，李偉仍將繼續深入研究相關技術，“我還是打算繼續深造，攻讀博士后，研究更深入的技術并努力將其轉化為對相關研究者甚至大眾更有用的產品。”李偉說。
