在智能駕駛與自動駕駛（Autonomous Driving）技術快速發展的今日，行業評估體系已從單一的「測試里程數」轉向更全面的「場景覆蓋度」及「邊緣場景（Edge Cases）」檢驗。統計數據顯示，一套成熟的自動駕駛演算法驗證通常遵循 「99.9% 仿真測試 + 0.09% 閉環場地測試 + 0.01% 公開道路測試」 的黃金比例。
然而，當智駕系統邁向 L3、L4 級別，或進入礦區、鄉野、山地等特殊區域時，缺乏清晰車道線、路面起伏不平的非結構化道路（Unstructured Roads），成為制約系統實際落地與可靠運行的關鍵瓶頸。
在傳統的運行設計域（ODD）定義中，非結構化道路常被歸類為特定場景，但在實際交通環境中，鄉村道路、山路、臨時施工路段及園區道路佔有相當比例。
結構化道路具備高精地圖（HD Map）先驗資訊與規範車道線，而非結構化道路則缺乏此類資訊，系統必須完全依賴自身的感知與決策能力：
車道標識缺失或模糊：車輛需依賴視覺、光學雷達（LiDAR）等多源感測器實時判斷可行駛區域。
道路幾何形狀複雜：包含急彎、連續彎道與陡坡，對車輛動力學控制與軌跡規劃提出更高要求。
地形與環境因素耦合顯著：起伏、坑窪與混合材質形成三維實體結構，直接影響車輛通過性與控制穩定性。
目前主流仿真地圖生成多依賴於 OpenDRIVE 等標準格式，這類格式主要針對結構化道路設計，擅長描述車道拓撲與路口連接關係。當面對依山而建或表面破損的土路時，面臨以下挑戰：
傳統地圖導入仿真後多為平面投影，缺乏高程與路面細節，動力學反饋仍基於平坦路面假設。
若借助專業 3D 建模工具從零建造，往往缺失道路邏輯資訊，難以進行場景互動測試。
由此形成兩難局面：要麼使用缺少真實地形的「理想道路」，要麼採用難以嵌入測試邏輯的「純視覺場景」。
為打破上述瓶頸，aiSim 智駕仿真平台 集成外部三維編輯工具，建立了一套高效的工作流程，實現邏輯路網與高真實感地形的有機結合。
aiSim 支援直接導入行業通用的 OpenDRIVE 格式地圖，並將其轉化為內置的 Atlas 地圖格式。Atlas 格式同時保留道路網絡、語義標籤、交通資訊與地形數據，賦予地圖擴展與二次編輯的能力。
通過 aiSim 插件，用戶可在 Unreal Editor 中直接調用地圖資源，並借助 Blender 進行網格編輯：
大範圍地形重塑：重新分配地形網格，生成多樣化的地勢起伏與山地坡道。
路面細節刻畫：模擬路面裂縫、隆起、車道溝壑等特徵，賦予其真實的物理碰撞屬性與材質特性。
編輯後的非結構化地圖可直接導入 aiSim 進行物理閉環測試：
車輛動力學反饋：路面坑窪與坡度變化將直接影響車輛模型姿態與車輪響應。
感測器仿真：復現雷達在碎石路面的點雲模式、攝像頭在顛簸條件下的卷簾快門效應（Rolling Shutter Effect），為感知演算法驗證提供準確的基准真值（Ground Truth）。
aiSim 智駕仿真解決方案 為自動駕駛測試提供了一條應對複雜道路環境的高效路徑。透過 OpenDRIVE 至 Atlas 的邏輯轉換，結合 Unreal Editor 與 Blender 的地形編輯能力，測試團隊無需負擔高昂的實地採集與高風險實車測試成本，即可在虛擬環境中輕鬆復現各類邊緣場景，加速自動駕駛演算法的迭代與安全驗證。
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