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自動駕駛L2-L4仿真測試

自動駕駛仿真測試,通過仿真模擬的環境,對自動駕駛汽車的算法、部件、傳感器等進行測試驗證,以保證獲得高效批量測試仿真,可對接L4級駕駛,完成多語言自動駕駛測試算法的平臺搭建,建立逼真的物理傳感器模型,搭建模擬逼真的仿真實景圖,配合標準測試及多工況測試等完成相關工作。 

 

  •  集成高精地圖、算法、車輛模型、交通數據等進行自動駕駛仿真閉環測試

  •  用于自動駕駛車輛研發,傳感器和環境的真實模型,可被用于ADAS和自動駕駛車輛使用案例的仿真開發和測試平臺

 

自動駕駛試驗場功能仿真工況建模

打造3D化的試車效果,滿足智能駕駛研發對道路場景的需求,提供虛擬仿真測試與實車測試的數據結果對標能力,縮短L2級智能駕駛測試研發到L4級智能駕駛研發里程,自動駕駛試驗場仿真建模也越發關鍵。

通過三階段完成數字化試車場、虛擬仿真試車場到中國自動駕駛示范區的進階,打造一體的智能網聯汽車生態圈根據智能網聯汽車自動駕駛功能測試規程。例如試驗場建模主要包含  

 

  • 自動駕駛功能工況試驗場建模

  • 傳統車輛性能功能工況試驗場建模

  • 標準法規試驗場建模

     

       

     

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自動駕駛仿真測試數據分析

在自動駕駛測試鏈中,涉及到多種仿真測試內容,包含多種傳感器參數、車輛配置信息參數、車輛行駛信息參數、環境參數等。在研究不同工況下的自動駕駛模型中,需要針對不同的仿真測試數據進行匹配分析,解決或優化測試工況模型,以提高測試驗證效果。 

 

  • 數據顯示(在線、離線)

  • 數據處理(在線、離線)

  • 數據評估(在線、離線)

 

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自動駕駛場景采集&建模

在智能駕駛仿真測試階段,需要對大量的功能場景、測試場景、法規場景、及專業場景進行車輛模型與算法模型的測試,以滿足大量試驗工況的驗證。

目前大多數仿真工具只包含簡單的基礎場景,不能滿足自動駕駛在仿真測試中的場景需求,而人工的場景建模又不足以滿足日益增長的場景工況需求。  

 

  •  配合逼真的仿真測試,真實的場景還原與建模

  •  采集掃描對象可包括:賽車場、汽車試驗場、公共道路(鄉村、高速、城市等)

  •  場景建模:包含車輛、行人、建筑、環境元素、交通元素等

     

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自動駕駛ADAS測試軟件在環SIL

高級駕駛員輔助系統(ADAS)作為車輛主動安全的關鍵系統,已經被越來越多的車輛配置。ADAS系統與車輛動力、制動、轉向系統有直接耦合,是車輛中可靠性要求很高的控制系統,因此針對ADAS控制器功能和性能的實車道路及場地測試必不可少。 

在軟件在環(SIL)的基礎上將軟件端攝像頭模型用外部攝像頭硬件取代,形成基于攝像頭的硬件在環系統,這樣做的好處是能夠在實際的硬件環境下測試攝像頭圖像識別算法,并能夠根據測試的結果對算法進行改進。

 

  • 建立車輛外形和動力學模型

  • 設計傳感器模型

  • 軟件數據共享模塊

  • 自動駕駛算法模塊

  • ADAS性能測試研究

  • 人機交互

 

自動駕駛車路協同V2X仿真測試

高級別自動駕駛功能的智能網聯汽車和5G-V2X將逐步成為自動駕駛汽車關鍵的互聯化,使得“人-車-路-云”實現高度協同。  

 當前,對于自動駕駛車輛V2X聯合建模也越來越重要,配合場景環境工況,搭載V2X通信模型,共同建立完整的汽車測試鏈。相關內容涉及:

 

  • 車聯網通信模塊組建

  • V2X場景建模

  • V2X工況制定

  • 車輛&通信協調

  • 控制算法開發等

     

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數字孿生Digital Twin 新體驗

美國國防部最早提出利用Digital Twin技術:是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據,集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程,在虛擬空間中完成映射,從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。 

 

目前數字孿生已經逐漸融入各大行業;推進不同領域的產品研發

如航天、醫療、建筑、汽車自動駕駛 

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