智能驾驶作为新一代人工智能关键技术,涉及环境感知、移动互联、大数据处理等多学科知识。其中,利用虚拟现实技术实现智能系统性能仿真,不仅能测试验证智能系统软硬件功能,降低开发成本,还能因其交互性和构想性,大大提高用户感官体验,进一步进行深层次系统开发。本文面向智能驾驶系统,利用计算机图形渲染技术,针对三维实景的虚拟重建开展研究,提出两套基于图像的三维场景渲染方法,及其在半物理驾驶仿真平台上的实现方案,旨在有效地提升智能驾驶仿真系统的显示真实感。主要研究工作如下:针对传统三维虚拟重建技术的显示失真问题,本文提出了一种以行车记录全景图或视频为输入,能有效降低显示失真程度的三维实景虚拟重建方法。传统的三维虚拟重建显示失真问题是由全景图/视频的承载球体场景承载球体几何分布不均产生的,对于该问题,本文采用了“纬线环法”QTM模型生成场景承载球体,并提出了一种面向“纬线环法”QTM球的低失真度材质贴图方法,以生成具有尽可能高的均匀度的场景承载球体,并将输入的全景图/视频进行精确的材质贴图。最终得出了有效降低显示失真程度的三维实景重建方法,实现全景行车记录的360°全方位视角观看。在双目计算机视觉下,为了模拟不同视点场景,渲染车辆横向位移的视觉效果,本文以中间域视图形变算法为基础,并融合了驾驶员视觉焦点分布信息,提出了采用ORB特征匹配信息的视图形变算法。该视图形变算法针对智能驾驶仿真系统做了专门优化,不仅比各种经典视图形变算法具有更优秀的图像输出质量,而且较中间域视图形变算法而言具有更快的执行速度。最后,本文面向智能驾驶仿真系统,提出了一种基于图像的三维场景重建渲染方式的实现方案,完成交互式系统软/硬件配置,实现上述算法。该方案采用了Unity三维引擎平台,并通过内置控制器映射功能,将智能驾驶仿真平台上的控制设备指令准确地映射为驾驶模拟过程中人和车辆的实际动作,实现了将文中提出的两种场景重建方法从理论提出到实际应用这一过程的完整覆盖,充分体现了本文研究工作的理论与应用价值。