中国·金沙以诚为本(9001cc)赢在信誉-Chinese Brand

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智能驾驶仿真测试解决方案
—— 概述
智能驾驶涵盖了传统的高级别驾驶辅助系统(ADAS)以及全自动驾驶系统(SAE Level 3 及以上级别)。智能驾驶汽车在真正商业化应用前,需要经历大量的道路测试才能达到商用要求。目前智能驾驶算法测试大约 90% 通过仿真平台完成,9% 在测试场完成,1% 通过实际路测完成。随着仿真技术水平的提高和应用的普及,行业旨在达到通过仿真平台完成 99.9%的测试量,封闭场地测试 0.09%,最后 0.01%到实路上去完成,这样可以使智能驾驶汽车研发达到更高效、经济的状态。

—— 仿真测试系统组成
智能驾驶系统一般包括环境感知、智能决策、车辆控制等功能为一体的系统。因此,智能驾驶仿真测试需要包括道路交通场景仿真、车辆动力学仿真及传感器仿真。
仿真测试系统框架如图所示:

—— 应用领域
•  ADAS控制器控制算法开发及测试验证:LDW、LKA、ACC、AEB、FCW、BSD、LCA等;
•  自动驾驶决策及控制的开发与验证;
•  集成驾驶模拟器或驾驶座舱用于驾驶员在环测试;
•  毫米波雷达控制器功能和性能测试;
•  车辆在环测试;
•  测量与标定。

—— 系统特点
  道路仿真
    •  通过GUI图形界面库和道路模型库搭建道路模型;
    •  支持OSM - Open Street Map 地图数据导入;
    •  支持OpenDRIVE 高精地图数据导入;
    •  支持复杂路网结构:三叉路口、十字路口、立交桥等。



  交通仿真
    •  通过GUI图形界面库和模型库搭建机动车、行人、动物等道路使用者;
    •  自带场景demo:NHTSA、ISO、ADAC等;
    •  可自定义每个道路使用者的行为,包括路径规划、速度控制、环道等,并且支持时间触发模式;
    •  可以生成符合交通规则的随机交通流;
    •  支持导入OpenSCENARIO场景数据;
    •  支持导入KITTI场景数据;
    •  GIDAS-CIDAS 德国/中国的交通事故数据;
    •  可配置外部车辆动力学;
    •  可配置外部驾驶员。



  环境仿真
    •  Environment 环境模型可模拟晴天、雨、雪、阴天等天气;
    •  Weather & Lights 天气光照可模拟白天、黑夜等光照条件。

 
  环境感知
    •  丰富的传感器模型,支持物理信号仿真、原始信号仿真和传感器目标仿真;
    •  摄像头传感器模型:标准摄像头、单目摄像头、多目摄像头、鱼眼摄像头。
        
※  支持输出图像帧信息(包含内外参、光损失/模糊/畸变/HDR等成像效应)提供视频暗箱或视频注入两种HIL仿真方式;
        ※  可直接输出FOV之内目标物体的位置信息;
        ※  摄像头的物理模型:基于摄像头的成像原理:镜头/感光器件/AD转换…;输出多光谱、高动态范围的摄像头模型。



 
    •  雷达传感器模型:
        ※  理想化的目标级别模型:输出雷达视野范围内目标的理想位置、速度、角度信息;
        ※  目标级别模型:输出包含目标物体精度、分辨率特性的位置、速度、角度信息;
        ※  含能量输出的目标级别的雷达模型:含RCS/反射角度/能量损失/传输衰减/天线增益图谱;
        ※  雷达性能缺陷的模型:含检测噪声/误检测/漏检测/目标散列/检测延迟…模型;
        ※  雷达物理模型:MIMO/调制解调方式/多点反射/多径反射……。



 
    •  激光雷达模型:支持输出点云数据

 
  车辆动力学模型
    •  动力系统:支持纯电驱动系统、混合动力系统及发动机动力系统模型;
    •  底盘系统:制动系统、轮胎系统、转向系统、悬架系统及多体动力学模型。



  工程服务
    •  HIL系统集成、配置、调试、测试;
    •  模型定制开发及测试服务。
        ※  道路模型搭建;
        ※  测试场景搭建;
        ※  车辆模型搭建及参数化;
        ※  传感器模型配置;
        ※  测试需求分析及测试解决方案开发;
        ※  测试用例开发;
        ※  自动化测试脚本开发;
        ※  生成测试报告。



 
 
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