2019年5月30日，课题组与百度智能驾驶事业群组（IDG）合作课题《智能汽车虚拟测试交通流仿真环境构建技术》于北京百度科技园2号楼进行项目验收，交付成果得到百度方高度评价。课题历时半年，为保证课题进度，课题组成员马子安、叶颖俊、李逸昕先后驻扎百度园区进行深入合作，包括仿真技术深度交流、高精度地图接口描述、交通流模型开发等工作。

同济-百度项目验收会议

智能汽车实车测试的长周期、大规模测试需求已成为产业痛点，目前业界普遍认为虚拟测试是加快智能汽车上路的唯一途径。然而，现有的虚拟测试工具均不具备高逼真度交通流模拟能力，无法满足高等级自动驾驶测试需求。Apollo是百度发布的向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供的一个开放、完整、安全的软件平台，旨在帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统，被誉为“自动驾驶领域的Android系统”。目前该平台已经整合感知模块、车辆控制模块、路网模块，但仍缺少交通流模块的支持。本课题基于课题组过去十余年积累的丰富的交通流仿真经验，将针对中国典型道路研发的交通流仿真模型，与Apollo高精度地图、Apollo测试环境无缝对接，赋能Apollo智能汽车仿真平台。

李逸昕、叶颖俊在驻扎百度期间分别就机动车/非机动车仿真进行深入讨论

根据实际城市道路驾驶环境中各类场景出现的频率以及对智能汽车决策挑战的难易程度，本课题聚焦于两类高测试需求场景：主干道机动车交通流场景、主次干道混合交通场景。其中，机动车仿真部分，为了适应百度Apollo路网较传统交通仿真路网对路段分割更细的需求，重新开发了适用于高精度地图的背景车辆轨迹规划和追踪算法。在非机动车/行人部分，Apollo地图对非机动车道/人行横道的描述为无车道划分的平面空间，对此我们开发了基于反应域的二维仿真模型。目前机动车交通流已经通过了Apollo仿真平台的内测并在CES2019上进行成功演示，将会在后续的Apollo版本中发布；非机动车/行人流将由百度做进一步整合。

课题验收以后，双方总结了现阶段可进一步完善的内容，并探讨后续合作意向。除了深化合作提高交通流仿真精度以外，后期还将在智能交通方面展开新领域的研究。