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康謀方案 | 高精LiDAR+神經渲染3DGS的融合實踐

來源:廣州虹科電子科技有限公司   2025年06月09日 10:38  

在自動駕駛時代奔涌向前的路上,仿真測試早已不再是可選項,而是驗證智能駕駛系統安全性、魯棒性和泛化能力的剛需,如何提升仿真測試的保真度已成為無法避免的重要話題。

這正是“數字孿生”出現的時代背景。本文為大家詳細介紹如何用傳統與前沿結合的數字孿生構建流程,再配合3DGS 的神經網絡重建技術,為自動駕駛仿真測試注入真正的“現實之眼”。


一、從點云到高精地圖的重建

依托的aiData工具鏈aiSim仿真平臺,本文建立了一套高精度數字孿生地圖構建流程,已經廣泛應用于布達佩斯 Kolosy廣場、ZalaZone測試場等真實道路還原項目。整個流程包括:

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(左)帶有標注的HD地圖、(中)裝飾HD地圖、(右)aiSim中渲染


1、數據采集

采用搭載激光雷達(LiDAR)、高精度GNSS/INS系統的測繪車(如康謀DATALynx ATX4)執行移動激光掃描(MLS),通過aiData Recorder進行錄制,主要路線至少繪制兩次,確保厘米級空間精度。

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數采車示意圖


2、點云聚合

使用aiData Annotator將多幀點云拼接為統一的全局坐標系,結合反射率、時間戳等多通道信息形成高密度、低誤差的空間點集。

Tips:詳細數據采集精度和點云數據格式可聯系康謀技術團隊獲取,可接受第三方數據,但建議在采集前與我們技術團隊溝通優化策略。


3、高精地圖建模

基于聚合點云手工標注道路元素:車道線、交通標志、人行道、護欄、紅綠燈等。輸出為GeoPackage格式的HD Map,用于自動駕駛系統參考。

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ZalaZone試驗場 LiDAR點云建模ZalaZone試驗場衛星參考圖像


4、三維建模與裝飾

借助Atlas程序化建模引擎,生成道路、地形等基礎結構,再通過aiSim Unreal插件手工裝飾建筑、植被、街景設施,高程度復現現實細節。為了獲取最大精度,康謀將會采用DCC工具,例如Maya、Blender、Substance等工具利用可用數據構建新模型;

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二、革新:NeRF 與 3DGS 重建

傳統方式固然精準,但高成本、高周期、強人工依賴,難以支撐大規模、快速迭代的測試需求。

本文分享的神經網絡重建方案,則以NeRF+ 3DGS為核心技術,實現了從真實環境到仿真世界的躍遷:


1、僅需數日,完成街景重建

相比傳統數月的手動建模,神經網絡重建只需幾天時間,就能將采集到的圖像和點云數據自動生成高保真的三維靜態場景。

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在aiSim中重建Waymo場景


2、進一步消除 Domain gap,場景逼真如實地拍攝

通過DEVIANT算法驗證3D目標檢測精度、Mask2Former測量像素一致性等方式,驗證了神經重建場景在多攝像頭視角下的高可用性仿真一致性

請查看最新發表的論文“Hybrid Rendering for Multimodal Autonomous Driving: Merging Neural and Physics-Based Simulation”


3、降本增效,拒絕重復建模

方案致力于告別繁復的建模軟件與人工建模流程,實現端到端自動化構建,大幅降低人力與制作成本。


4、場景增強與標準兼容

在生成的三維場景中,可靈活添加動態對象(車輛、行人、信號燈等),并全面兼容OpenSCENARIO標準,適配多種自動駕駛測試平臺。


三、重建工作流:從采集到仿真部署

神經網絡重建方案遵循高度自動化流程:

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流程圖

(1)數據采集: 使用DATALynx ATX4記錄圖像、LiDAR點云和自車位姿;推薦配置包括Hesai Pandar64、環視非魚眼攝像頭和NovAtel高精度組合導航系統。

(2)數據轉換:將原始數據轉化為康謀格式,統一處理點云、圖像和標定信息。

(3)自動標注: 利用aiData工具鏈去除動態目標、生成GT數據,實現非因果式追蹤。

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環視系統自動標注

(4)神經網絡訓練: 使用NeRF/3DGS算法生成高精度三維場景。

(5)仿真部署與增強: 在aiSim仿真平臺中集成重建場景,配置不同環境(暴雨、夜晚、雪天)、多模態傳感器(攝像頭、LiDAR、毫米波雷達等)與虛擬交通流。

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雨天場景


四、仿真世界,無需困于“假”

在自動駕駛技術快速發展的今天,數字孿生已從簡單的場景復制,進化為具備真實物理特性的虛擬世界。我們和眾多同行們正在見證一場仿真技術的革命:

(1)通過激光雷達的精準測繪確保厘米級精度

(2)借助3DGS/NeRF實現場景的智能重建

(3)融合傳統與創新的技術優勢

康謀致力于將傳統構建流程前沿神經網絡重建技術相融合,用速度、真實與自動化重塑自動駕駛仿真測試的范式。





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