据外媒报道，仿真软件专家rFpro开发出一个高度详细的数字模型，模拟了英国沃里克郡哈伯里村（Harbury in Warwickshire, UK）附近的乡村道路网络。该模型为车辆开发提供了多功能仿真解决方案，涵盖从车辆动力学和自动驾驶，到动力总成和前大灯调校等多个领域。该模型已被一家英国大型汽车制造商采用。

图片来源：rFpro

这个数字孪生模型横跨17.5公里，包含230多栋建筑物、190个可选择的停车位置、660个排水井盖和2000多个路边物体（如路灯杆、路标和交通灯）。这为人类驾驶员和车辆传感器系统创造了高度沉浸式的体验。

Harbury数字模型采用测绘级激光雷达（LiDAR）数据创建，确保路面高度精确到1毫米，因此非常适用于车辆动力学调校。这条虚拟路线包含典型的英国B级公路，复制了起伏的弯道和不平整的路面。它还包括减速带、反光路钉（俗称猫眼）、排水井盖、坑洼和桥梁伸缩缝等特征。这些元素确保工程师可以在高度精确且可重复的环境中评估车辆的驾驶舒适性、转向响应和底盘性能。

除了车辆动力学开发外，该模型还支持ADAS和自动驾驶汽车测试，提供各种交叉路口、环岛和具有挑战性的道路布局。该模型交付时附带OpenDrive网络——允许在这个丰富的虚拟环境中设置交通场景和边缘案例测试。Harbury模型还集成了地面实况数据，这对于ADAS系统验证测试至关重要。

通过rFpro完全集成的仿真解决方案AV elevate™，Harbury模型可用于为机器学习算法生成高精度的合成训练数据。用户可以随机化或专门控制行人、交通和停放车辆，调整其类型、颜色甚至车辆的脏污程度以创建多样化的测试场景。rFpro还能完全控制环境条件，包括时间、天气和街道照明。

rFpro公司的AV elevate产品经理Josh Wreford表示：“让机器学习算法适应各种环境对于避免过度拟合感知模型至关重要。例如，如果只让感知模型接触穿着普通衣服的行人，那么当它遇到穿着高能见度夹克的工人时就会感到困惑。对于更细微的细节如路标和标志也是如此。我们需要将现实世界中的不规则性和细微差别纳入其中，这就是为什么我们的数字模型是精确的不完美建模。”

例如，虽然道路标记的长度、宽度和间距是由法规规定的，但在现实中，它们的大小不一、褪色程度不同，并不总是完全符合规格要求。因此，模型中的2900个道路标记（总计超过44公里的油漆线）都是单独创建的，以准确复制现实世界。

Harbury道路模型是rFpro不断扩大的数字模型库中的最新成员，该库已包含190多个数字模型，涵盖公共道路路线、试验场和赛道。

Wreford总结道：“这是使用仿真技术开发车辆的最大优势之一，你可以在洛杉矶繁忙的街道、德国的高速公路、英国起伏的乡村道路甚至摩纳哥的街道上进行测试，只需在舒适的办公室里点击一下按钮即可完成。”