無人駕駛技術在當今5G和人工智能的催生下越發蓬勃地發展，滿足完全面向L3+的自動駕駛能力是未來兩年國內外自動駕駛技術產品化的主要目標。對于L3+的自動駕駛系統需要在給定的運行區域內，除了完成車輛橫向和縱向的控制外，還需要實現目標事件的檢查和響應。所以對于L3+的自動駕駛系統，其感知和控制決策就變的尤為重要，這更加需要極大關注感知系統的能力，對傳感器的布置、性能、感知算法等都需要進行充分的設計驗證。

但是，當前傳統的實車路試等測試手段已經難以在有限的時間內覆蓋自動駕駛汽車所有可能的運行場景，AI的應用又急劇擴大了對測試場景規模的要求，尤其是現實中偶有發生而又會對駕駛造成極大安全隱患的邊緣場景更加考驗自動駕駛系統的感知和決策控制。數字化的仿真正是目前解決自動駕駛測試技術場景覆蓋度這一難題的有效手段，通過快速便捷的場景和駕駛仿真技術，可以幫助用戶在短時間內實現大規模多場景的仿真測試驗證，從而讓仿真從真正意義上加速整體測試開發流程。

Ansys為面向L3+的自動駕駛應用提供的基于物理的傳感器與駕駛仿真技術，可以有效的構建一套高保真的自動駕駛仿真體系，包括面向功能安全和SOTIF的安全性分析平臺、傳感器部件設計與仿真工具、面向感知算法的魯棒性測試等，從而將仿真技術真正應用到自動駕駛汽車的測試驗證中。
一、傳感器算法訓練與數據融合
針對傳感器的物理仿真與測試
傳感器性能測試
不同光環境的感知輸出測試
傳感器裝車布置測試
感知算法識別精度測試
感知算法識別訓練
多傳感器仿真數據檢測
多傳感器數據融合
二、整車駕駛仿真測試
針對整車系統級的仿真測試
不同場景下的感知數據檢測
邊緣場景的傳感器數據檢測
傳感器失效訓練
危險行為的感知測試訓練
攝像頭注入測試
三、面向功能安全的仿真測試
注入故障測試
對選定的SOTIF相關用例進行在環
在不同環境下進行傳感器測試
驗證感知算法對其他干擾源的魯棒性測試
隨機輸入擾動測試

高精度的L3+自動駕駛應用傳感器與駕駛仿真：

Ansys為面向L3+的自動駕駛應用提供了一系列可擴展的面向高級自動駕駛功能設計、開發和測試驗證的工具和系統平臺，針對目前難度較大的感知系統仿真驗證，Ansys提供高精度的物理傳感器、三維環境與駕駛仿真能力，從而縮短自動駕駛的測試周期和巨大的路試花費。當前平臺下Ansys主要提供以下幾方面能力：

• 構建高精度的傳感器仿真與驗證能力。Ansys提供面向自動駕駛的物理傳感器仿真測試工具 Ansys VRX，該工具提供給用戶基于光學和電磁學求解器的傳感器仿真，通過傳感器原始數據RAW Data的輸出，幫助用戶實現與三維場景、感知算法、控制算法統一的自動駕駛系統的實時閉環仿真。同時工具具備的豐富接口可以提供用戶實現與多種第三方駕駛仿真工具的聯合仿真。工具目前支持攝像頭、激光雷達和毫米波雷達三款主流傳感器的物理級仿真。

• 基于物理的攝像頭模型支持標準鏡頭、魚眼鏡頭和環視多攝像頭的仿真，通過對鏡頭模型、圖像傳感器模型、處理器模型、風擋參數等五十多個物理參數的設置，可以表現出攝像頭成像中如過曝、噪點、畸變、色散等一系列物理現象，實現原始圖像數據輸出。基于物理的攝像頭仿真能力，可以很好的應用于基于視覺傳感器的輔助駕駛和自動駕駛功能中，如FCW、LDW、APA、LKA等等同時支持的圖像注入模式可以幫助實現圖像幀的像素電平信號輸出，進行基于攝像頭ECU的硬件在環（HiL）測試。

• 基于物理的激光雷達模型包含有旋轉式和固態掃描式兩種模式，通過對環境、脈沖發射器、脈沖接收器光學組件、脈沖接收器電學組件、處理器模型等三十多個物理參數的設置，可以表現出激光雷達探測中出現的回波損失、光譜吸收、運動畸變等一系列物理現象，實現激光脈沖原始點云數據、回波強度數據和波形數據等信息輸出。

• 基于物理的毫米波雷達模型采用Ansys HFSS SBR+彈跳射線法，基于GPU加速的可以實現毫秒級的實時雷達仿真，包含FMCW和PDW兩種調制波形仿真以及多通道MIMO雷達仿真。通過對發射天線，接收天線和波形參數等三十多個參數的設置，可以表現出毫米波雷達回波損耗、腔體振蕩、表面散射，微多普勒效應等一系列物理現象，實現波形原始強度和相位信息、多普勒回波數據等數據輸出。

• 構建基于安全分析的仿真驗證能力。Ansys提供基于安全分析仿真測試流程，可以滿足在選定SOTIF相關用例的基礎上進行傳感器故障注入測試，軟件感知算法的魯棒性測試等一系列仿真手段。

通過Ansys提供唯一基于物理的自動駕駛感知測試平臺，可以解決用戶面向L3+自動駕駛應用中關于高精度傳感器與駕駛仿真能力不足的問題，從而縮短自動駕駛的測試周期和巨大的路試花費。

典型應用案例

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來源：Zhou Zheng，Ansys應用工程師