标准和规范，对于任何行业的发展都有重要的意义。

促进协作、提高产品质量与一致性、降低成本与风险都是它能带来的好处。

在自动驾驶仿真内容的第二期，我们带来了自动驾驶仿真行业最重要的标准之一——OpenX系列标准。

该标准来自于ASAM（Association for Standardization of Automation and Measuring Systems），这是一个成立于1998年、来自于德国的组织。当年，德国的车卖得非常惨，许多企业砍掉了自己的研发部门，但这些人并没有脱离自己的主业，他们成立一个非盈利的标准化组织，就是ASAM。

现在ASAM标准已经是世界上最被广泛认可的汽车工业国际标准之一。

而OpenX系列标准则引领了自动驾驶场景仿真测试的发展，被全球大量工具商、研发团队以及整车厂所使用，为统一仿真场景格式奠定了基础。

那么，OpenX系列标准是如何助力自动驾驶仿真技术的？

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搭建虚拟环境框架

我们先来看OpenX中的X都有什么，下图就是整个OpenX体系全貌，中间的OpenDRIVE、OpenSCENARIO和OpenCRG是最早的OpenX三件套，虽然后面也有新的标准加入，但目前应用最广泛的还是OpenDRIVE和OpenSCENARIO。

在上一期的视频中，我们讲到自动驾驶仿真模块中有两个很重要的部分——静态场景模块和动态场景模块，OpenDRIVE和OpenSCENARIO就是这两个模块的对应标准。

OpenDRIVE是一种高精地图格式，2006年由德国VIRES公司发布，著名的交通场景仿真工具VTD就是这家公司开发的。2018年，OpenDRIVE的开发团队将维护工作转交给ASAM。

OpenDRIVE描述了驾驶仿真应用所需的静态道路交通网络，也就是我们常说的路网，并提供了标准交换格式说明文档。该标准的主要任务是对道路及道路上的物体进行描述。通俗地来讲，它规定了如何描述道路、车道、路口等路网中的静态元素。OpenDRIVE使用可扩展标记语言(XML)记录这些信息，并将它们存储在拓展名为xodr的文件中。这样的定义方法，使得机器可以顺利地识别并利用静态路网信息。

之后，再通过与OpenCRG结合使用，就可以将非常详细的路面描述，比如是沥青路还是鹅卵石路添加至路网描述当中，使得路面形貌更精细化，可以对车辆进行更好的动力学仿真。

对于整个自动驾驶仿真过程，OpenDRIVE非常重要，典型的仿真流程大概分为仿真前的数据准备，仿真中的执行以及仿真后的评价三个阶段。前期OpenDRIVE需要支撑后续OpenSCENARIO的编辑和运行，同时，无论是仿真运行过程中的事件判定还有事后评价，都需要基于OpenDrive地图评价体系来支撑。

OpenDRIVE中描述的路网可以是人工生成或来自于真实世界的。

前者可以通过OpenDrive编辑器进行操作，例如51sim的WorldEditor以及类似软件。

另外也可以使用高精地图厂商的OpenDrive文件进行导入。

但这一过程中对仿真企业也会有不少挑战，首先是合规性问题，其次，相较于量产高精地图服务，为仿真运行提供OpenDrive支撑这个生意对图商来说ROI比较低，参与意愿当然也比较低。除此之外，仿真系统运行和算法运行所需地图数据同源，但格式差异大，全链路打通工作量大，不同图商的OpenDrive标准不太统一等，都是仿真企业会遇到的问题。

可以说，仿真企业对OpenDrive是既爱又恨，“爱”是因为格式定义做得非常全面，但在实际的仿真运行中，很多地方可能只需要散点地图，并不需要到OpenDrive那么高的要求，所以不少仿真企业正在把弱化对OpenDrive的依赖作为下一步的关键工作。

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让虚拟世界动起来

在搭建好了静态场景后，我们需要让这个虚拟世界动起来，有参与者、有行为、有运动轨迹，这就涉及到了动态场景构建，这主要就是围绕OpenSCENARIO展开的。

下图就是一个靠左行车国家的动态场景例子，蓝车是测试车辆， c1 和 c2 两辆是会对蓝车产生影响的车辆，c3则在路口等待右转。接下来设计的动作是当蓝车接近路口时，c1 和 c2 开始超车。c3 紧接着开始右转，从而迫使 c1 和 c2 进行紧急刹车。

OpenSCENARIO就像一个编剧，通过描述交通流、行为模式和各种事件来创造出复杂的驾驶场景，为自动驾驶汽车提供真实世界中的各种模拟环境。

去年7月，OpenScenario 2.0版本正式发布，相比之前的1.X版本，最大的差别就是增加了对抽象场景的描述。

此前，场景三层抽象分级，即功能场景、逻辑场景、具体场景是行业通用的场景分级标准。但在当前的驾驶场景工程应用，尤其是在仿真工程应用中渐渐显露出它的局限性。因此之后专家就在三层分级模型的基础上，新增了抽象场景这一层级。

下图展示了场景四层抽象分级模型及其之间的关系，从上至下，抽象化程度逐渐降低，但场景数量逐渐增加。

那么，什么是抽象场景？举个例子。

现实中，我们说下个路口左转，这个信息对于司机来说是一个具体动作描述，但对于机器，这就是一个抽象场景。

因为，我们没有告诉它具体左转的轨迹、左转的速度，没有告诉它是超越前车再左转，还是老实排队等左转，对于机器，虽然左转这个目标是明确的，但实现的过程却有成百上千种不同的排列组合。

这就是OpenScenario 2.0的进化，抽象层次更高，对于一些泛化和覆盖性测试有更好的适用空间，不过目前使用更多的还是OpenScenario 1.X版本。

但无论哪种版本，能写出高效、灵活的OpenScenario场景才是关键，嵌入GPT的能力到场景编辑器中，也成为了仿真企业的一个新方向。

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统一的力量

可以说，整个OpenX对自动驾驶仿真行业具有重要意义，它提供了统一的规范和标准，定义了场景、道路和车辆等关键信息的标准格式，为自动驾驶仿真提供了一致的描述方式。让不同的仿真工具和系统能够互相兼容和交互、共享和传递场景信息，实现更高效的开发、测试流程以及更准确可靠的仿真结果。

此外，OpenX系列标准还涉及到数据标注、操作设计域和感知接口等方面。它们提供了标准化的工具和定义，帮助开发人员进行数据标注、确定操作场景范围，并实现感知数据的传输和交互。

这些标准不仅仅是指导作用，更具有工程化价值，对于自动驾驶系统的训练、测试和评估非常重要，可以提高系统的智能性和适应性，让我们能够更好地推动自动驾驶技术的发展。

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