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智能驾驶仿真测试解决方案

概述
        智能驾驶是当前汽车行业的研究热点。智能驾驶概念涵盖了传统的高级驾驶辅助系统(ADAS)以及全自动驾驶系统(SAE Level 3 及以上级别)。由于智能驾驶系统的复杂性,仿真测试验证成为智能驾驶系统开发流程中必不可少的一个环节。
        智能驾驶系统一般包括环境感知、智能决策及车辆控制三个部分,相应的,智能驾驶仿真测试环境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。
 
 
系统特点
•  车辆动力学仿真
    ♦  动力传动系统:可以模拟传统发动机动力系统、纯电驱动系统、混合动力系统、四轮驱动系统等多种形式
    ♦  底盘系统:包括多种形式的悬架模型、复杂轮胎模型、转向系统模型、液压/ 气压制动系统模型以及多体车身动力学(纵向、侧向、垂向)模型
 
 
•  道路仿真
    ♦  允许手动搭建各类型的道路,支撑 OpenDrive 标准高精度道路格式、支撑OpenCRG 高精度路面描述格式
    ♦  支撑复杂路网结构:三岔路口、十字路口、立交桥等
    ♦  支撑直接导入高精地图数据生成与真实道路高度一致的虚拟道路
 
 
•  交通仿真
    ♦  可以模拟各种类型机动车、行人、动物等交通物体
    ♦  可以自定义每个交通物体的驾驶行为,包括路径规划、速度控制、换道等,支撑事件触发模式
    ♦  可以生成符合交通规则的随机交通流
 
 
•  环境仿真
    ♦  可以模拟晴天、多云、阴天、雨、雪等天气
    ♦  可以模拟白天、黑夜等多种光照条件
 
 
•  环境感知传感器仿真
    ♦  对各类传感器均可提供理想环境感知传感器模型,直接输出目标级信息,包括交通物体的类型、位置、速度等信息,道路相关信息、交通标志信息等
 
 
    ♦  毫米波雷达仿真:可提供雷达回波模拟器系统,可集成真实毫米波雷达进行测试
    ♦  摄像头:支撑直接输出摄像头捕捉到的图像,提供视频暗箱或者图像直接注入两种HIL 仿真方式
 
 
    ♦  激光雷达:支撑输出点云数据
 
    ♦  超声波雷达:提供超声波回波模拟和芯片信号级模拟两种HIL 仿真方式
    ♦  支撑多传感器融合
 
系统应用领域
•  ADAS 决策及控制算法(AEB、ACC、APA、LKA 等)的开发与验证
•  自动驾驶决策及控制的开发与验证
•  毫米波雷达功能测试和性能测试
•  图像感知算法的开发
•  激光雷达点云数据处理算法的开发

 

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