自动驾驶功能开发和验证面临着诸多挑战，其中之一就是“如何预测不可预测的事件”。因为在真实驾驶环境下可能出现不可预测的场景，那么对于ADAS/AD控制器，就需要尽可能多的场景来进行验证和“训练”。而虚拟开发和测试也是被工业界、学术界和立法界广泛认可的应对方案。采用仿真方式对真实世界进行模拟，通过代表性的关键场景进行预测，并结合先进的数据分析算法，能够有效地提高真实场景的覆盖率。
▲ 图1：自动驾驶相关规范和标准
▲ 图2：OpenDRIVE及OpenSCENARIO
面对真实场景的复杂性，OpenSCENARIO定义了大量物体及动作描述性元素（Scenarios, Roads, Objects, Actors, Catalogs, Properties, Triggers, Actions, Events, Maneuvers, Routing, Trajectory etc.），这些元素在XML语言环境下组织形成完整的场景描述文件。然而，由于涉及的元素较多，往往一个简单的场景就需要较长的XML语言来描述，特别是较复杂的场景往往会给场景编辑工程师带来巨大的困难。然而，ADAS/AD功能开发和验证往往需要成千上万的场景来支撑，因此场景编辑成为了一个巨大的挑战。
▲图3: OpenSCENARIO场景文件代码示例
AVL作为ASAM Open X系列标准小组成员之一，从2019年第一季度就参与了Open X系列标准的起草工作，从0.9到1.0、1.1，再到1.2，AVL为Open X系列标准的编制和推广起到了巨大的推动作用。同时，AVL熟知OpenSCENARIO标准的复杂性，以及采用该标准进行场景编辑的困难之处。因此，AVL开发了面向ADAS/AD功能开发和验证的可视化场景编辑工具——AVL Scenario Designer，该工具是AVL基于场景的ADAS/AD 功能开发及验证工具链中的一部分。
▲图4: AVL 基于场景的ADAS/AD开发流程及工具链
▲图5:AVL Scenario Designer
AVL Scenario Designer充分利用了图形化编辑的便利性和场景动画的可读性，开发了一款基于OpenSCENARIO 标准的场景编辑器，极大地提高了场景编辑的效率和准确性。
AVL Scenario Designer具有以下几个特点：
· 图形化建模过程
· 场景动画预览功能
· 支持元件分类功能（Catalog）
· 参数化设计功能
· 理想路径和轨迹设计功能
· 其他实用性功能：
o 启用/禁用事件元素
o 交互式警告/提示
o 实时分类（Catalog）同步
o 调试窗口
o 模型比较
以下几个视频分别介绍了软件的几个典型应用：
▲视频4：复杂场景编辑
AVL Scenario Designer紧跟OpenSCENARIO标准的发展，将抽象、复杂和繁琐的场景编辑以图形化方式实现，为场景编辑提供了一种高效、便捷的实现方式，有效提高了场景编辑效率和准确性。伴随近期OpenSCENARIO 1. 2版本的发布，场景参数化等新功能已经在标准中得以实现，AVL Scenario Designer也正在积极开发场景参数化和泛化等新功能，而且新版本将于近期发布，敬请期待！
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