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自动驾驶L2-L4仿真测试

自动驾驶仿真测试,通过仿真模拟的环境,对自动驾驶汽车的算法、部件、传感器等进行测试验证,以保证获得高效批量测试仿真,可对接L4级驾驶,完成多语言自动驾驶测试算法的平台搭建,建立逼真的物理传感器模型,搭建模拟逼真的仿真实景图,配合标准测试及多工况测试等完成相关工作。 

 

  •  集成高精地图、算法、车辆模型、交通数据等进行自动驾驶仿真闭环测试

  •  用于自动驾驶车辆研发,传感器和环境的真实模型,可被用于ADAS和自动驾驶车辆使用案例的仿真开发和测试平台

 

自动驾驶试验场功能仿真工况建模

打造3D化的试车效果,满足智能驾驶研发对道路场景的需求,提供虚拟仿真测试与实车测试的数据结果对标能力,缩短L2级智能驾驶测试研发到L4级智能驾驶研发里程,自动驾驶试验场仿真建模也越发关键。

通过三阶段完成数字化试车场、虚拟仿真试车场到中国自动驾驶示范区的进阶,打造一体的智能网联汽车生态圈根据智能网联汽车自动驾驶功能测试规程。例如试验场建模主要包含  

 

  • 自动驾驶功能工况试验场建模

  • 传统车辆性能功能工况试验场建模

  • 标准法规试验场建模

     

       

     

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自动驾驶仿真测试数据分析

在自动驾驶测试链中,涉及到多种仿真测试内容,包含多种传感器参数、车辆配置信息参数、车辆行驶信息参数、环境参数等。在研究不同工况下的自动驾驶模型中,需要针对不同的仿真测试数据进行匹配分析,解决或优化测试工况模型,以提高测试验证效果。 

 

  • 数据显示(在线、离线)

  • 数据处理(在线、离线)

  • 数据评估(在线、离线)

 

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自动驾驶场景采集&建模

在智能驾驶仿真测试阶段,需要对大量的功能场景、测试场景、法规场景、及专业场景进行车辆模型与算法模型的测试,以满足大量试验工况的验证。

目前大多数仿真工具只包含简单的基础场景,不能满足自动驾驶在仿真测试中的场景需求,而人工的场景建模又不足以满足日益增长的场景工况需求。  

 

  •  配合逼真的仿真测试,真实的场景还原与建模

  •  采集扫描对象可包括:赛车场、汽车试验场、公共道路(乡村、高速、城市等)

  •  场景建模:包含车辆、行人、建筑、环境元素、交通元素等

     

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自动驾驶ADAS测试软件在环SIL

高级驾驶员辅助系统(ADAS)作为车辆主动安全的关键系统,已经被越来越多的车辆配置。ADAS系统与车辆动力、制动、转向系统有直接耦合,是车辆中可靠性要求很高的控制系统,因此针对ADAS控制器功能和性能的实车道路及场地测试必不可少。 

在软件在环(SIL)的基础上将软件端摄像头模型用外部摄像头硬件取代,形成基于摄像头的硬件在环系统,这样做的好处是能够在实际的硬件环境下测试摄像头图像识别算法,并能够根据测试的结果对算法进行改进。

 

  • 建立车辆外形和动力学模型

  • 设计传感器模型

  • 软件数据共享模块

  • 自动驾驶算法模块

  • ADAS性能测试研究

  • 人机交互

 

自动驾驶车路协同V2X仿真测试

高级别自动驾驶功能的智能网联汽车和5G-V2X将逐步成为自动驾驶汽车关键的互联化,使得“人-车-路-云”实现高度协同。  

 当前,对于自动驾驶车辆V2X联合建模也越来越重要,配合场景环境工况,搭载V2X通信模型,共同建立完整的汽车测试链。相关内容涉及:

 

  • 车联网通信模块组建

  • V2X场景建模

  • V2X工况制定

  • 车辆&通信协调

  • 控制算法开发等

     

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数字孪生Digital Twin 新体验

美国国防部最早提出利用Digital Twin技术:是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。 

 

目前数字孪生已经逐渐融入各大行业;推进不同领域的产品研发

如航天、医疗、建筑、汽车自动驾驶