自动驾驶汽车发展迅速，但与真实驾驶员相比，识别人行横道和红绿灯等简单任务无法完成。
为了解决这个问题，巴塞罗那的计算机处理中心开发了一种解决方案，以数字方式模拟虚拟城市，以模拟自动驾驶汽车如何处理各种障碍和条件，包括降雨和暴风雨条件。
即使埃隆马斯克吹嘘他的特斯拉自动驾驶汽车的安全性能，人们仍然需要一段时间才能对自动驾驶汽车完全放心。
为了对汽车进行科学的安全测试，这个网络系统旨在创建一个虚拟世界，用于辅助无人驾驶汽车的识别工作，包括汽车、行人、路标等物体。
无人车摄像头识别并分析车况后，决定是否转弯、刹车或发出变道信号。
该系统将收集包括高速公路在内的大量常见路况数据，以方便自动驾驶车辆的分析和处理。
但对于一些“死角区域”，如意外车祸、救护车、工程车等，数据采集仍存在一定困难。
另外，麻烦的是这个模拟系统需要添加大量的街区、道路等注释，而这些文字和图片注释只能手动添加，这样就增加了很多工作量，比如特斯拉的自动巡航中系统中，不止一名开发人员参与了图片注释和添加的工作。
可见，这个工程浩大而复杂。
这个问题现在已经得到很好的解决。
德国罗斯和他的团队成功地将图片笔记自动添加到虚拟驾校AIS中。
通过最流行的Unity引擎，研究人员不仅开发了一座拥有建筑物、人行道、骑自行车者和停放公共汽车等的模拟城市，还添加了包含雨、雪、季节变化等因素的模拟空间.，为自动汽车的摄像头选择特定方向，让汽车在虚拟世界中漫游，甚至可以通过汽车的视角拍摄照片和视频，模拟器软件可以准确识别摄像头视角捕捉到的清晰图像，然后系统就可以生成大量真实的标注图像。
这些图像将被填充到数据中心，以模拟自动驾驶汽车的运行过程，帮助自动驾驶汽车的发展。
该软件系统可以识别障碍物。
罗斯表示：“人工智能在识别行人、车辆等物体方面做得越来越好，但在人行道、红绿灯的识别方面仍然有所欠缺。
目前我们不打算将其用于商业用途，而且距离正式开发和使用还远一段时间。
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