智能駕駛
關注創建者：秦少游 創建時間：2019-07-19
智能駕駛的視頻教程
應用VI-grade實時仿真軟件加速汽車研發進程新產品發布會
現今的汽車行業面臨著更加激烈的競爭，要求我們必須在更短的時間內開發出更好、更安全的產品，并且盡量減少使用物理原型和測試，這使得車輛動力學和智能駕駛相關的工程師需要能夠建立協作平臺的解決方案。在設計、測試和優化ADAS和智能駕駛功能時尤其如此，這一過程要求工程師通過傳感器感知外部環境，通過適當的算法預測交通流行為，并規劃車輛在特定執行器工作下的響應。
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VI-grade AutoHawk-面向汽車應用的HiL硬件在環仿真解決方案
VI-grade AutoHawk-面向汽車應用的HiL硬件在環仿真解決方案 VI-grade AutoHawk-面向汽車應用的HiL硬件在環仿真解決方案 （免費）【已結束】 直播時間：5月31日 19:30 適用人群：從事車輛底盤、動力總成、電控系統、ADAS和智能駕駛系統開發的工程師； 從事整車集成、整車測試的工程師； 底盤電控、ADAS和智能駕駛系統供應商。
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使用靈活強大的XiL系統克服汽車開發挑戰
使用靈活強大的XiL系統克服汽車開發挑戰 適用人群：從事車輛底盤、動力總成、電控系統、ADAS和智能駕駛系統開發的工程師；從事整車集成、整車測試的工程師；底盤電控、ADAS和智能駕駛系統供應商。
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智能駕駛的實例教程
工具組中還有其他多種工具，未來還會根據市場的需求增加更多的產品，以滿足智能駕駛測試中的不同需求。
上一期給大家介紹了平臺的總體方案，本期從“單車智能”開發及測試的角度，為各位看官帶來智能駕駛全量數據感知及分析系統。
智能駕駛全量感知數據實時可視化系統，可實時展示車端各類傳感器數據，可實現感知系統自動對標，并可感知端獲取各類極限場景。包括以下幾部分組成：
智能駕駛數據采集分析及可視化系統
提供一套智能駕駛傳感器全量數據采集及分析軟硬件系統，傳感器數據同步，可實時在可視化界面展示各傳感器數據。
? 全量數據采集
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
? 定制化場景提取
? ADAS功能/測試信號分析
真值系統
真值系統，通過量化真值系統和本車系統的感知結果差異可以評價標注過程，軟件和模型訓練過程。
展開 作者 |
Aimee
出品 |
焉知
知圈 |
進“電子電氣群”請加微13636581676,備注架構
當前汽車智能化應用大部分能與之關聯的是智能駕駛。實際上，真正的智能化有三大發展方向：駕駛自動化、座艙智能化、網聯智能化。要實現真正的無人駕駛汽車，既需要在智能網聯的幫助下，將人從動態駕駛任務中釋放出來，又需要促成座艙數字化、信息化、多功能化。即從自動駕駛到無人駕駛階段，娛樂域內部的ECU需要完成融合，將與自動駕駛域進行高速通信。智能座艙將完成對外部環境的可視化、完成對駕駛艙內人員的狀態、情緒的感知。同時，車載人機交互系統逐步整合，組成“電子座艙域”，并形成系統分層。
如上三個功能都是無人駕駛重點落地功能。實際上，真正的無人駕駛體驗感并不僅僅在于其駕駛本身，而是更多的傾注于對駕駛自動化實現之后的座艙智能化。數字座艙相對智能駕駛最大的不同在于：前者重點在于人機交互和信息服務體驗，安全風險較小；后者要控制車輛行駛，責任重大，落地難度也成倍增加。在新E/E架構幫助下，座艙域ADAS/AD最終會整合在一起，真正實現車輛的智能化控制。這個過程的意思是自動駕駛所實現的目標是完全解析駕駛員意圖，實現集通勤、辦公、休閑、娛樂于一體的“移動辦公休息室”。屆時，自動駕駛過程將不再加持下各種傳統汽車駕駛設備（方向盤、剎車、油門、甚至儀表也完全做到虛擬化），這時設備可以完全做到智能化折疊，并支持移動座椅的隨意布局，為乘員提供更舒適更靈活的空間提供保障。
整個駕駛座艙域的發展主要分為如下四個階段：
①.本地娛樂導航階段
這階段主要是原始的車機交互系統，各交互單元獨立運行。
展開 智能駕駛是中國未來十年科技發展面臨的最重要的機遇之一。駕駛場景數據是智能駕駛技術產品研發、測試驗證及落地應用的關鍵基礎數據。中國有全球最大的交通路網、最大的人口基數，中國的實際交通狀況紛繁復雜，適用于中國環境的駕駛場景數據更需要從真實世界數據出發，建立豐富和全面的駕駛場景庫，從而解決智能駕駛面臨的長尾問題。從企業側及行業側的迫切需求及海量數據的實踐應用出發，智能駕駛泛場景數據體系的建立迫在眉睫。
中汽數據有限公司（以下簡稱“中汽數據”）圍繞智能駕駛泛場景的應用與推廣，聚焦行業共性難題，從數據、場景、標準、評價多個維度展開研究及實踐，完成智能駕駛泛場景數據體系架構構建、跨仿真器通用場景數據驅動引擎工具鏈開發，并以標準及白皮書等形式面向國際持續輸出“中國經驗”，全方位促進智能駕駛技術研發落地。2022年3月4日，中汽數據面向全行業發布“智能駕駛場景數據體系”系列成果。
成果一：首次發布面向智能駕駛的泛場景數據體系架構
相對于傳統的“場景”概念，“泛場景”的概念是從基礎數據拓展到了業務應用，從智能駕駛系統核心安全理念出發，覆蓋智能駕駛全生命周期應用范疇。其中，泛場景數據不僅支持智駕系統研發及驗證，而且貫穿從設計、研發、驗證，并將場景延續到智能駕駛多個上下游領域，支持智能網聯汽車全生命周期生產研發。
中汽數據發布的“面向智能駕駛的泛場景數據體系架構”，是以基礎數據及行業需求為出發點，通過場景環境數據、車輛信息及駕駛人員信息等數據采集，數據清洗、數據標注、數據融合及數據分析等數據處理，打造包含功能場景庫、測試用例庫及訓練數據集的基礎場景庫，完善并豐富智能駕駛場景的現有理論。
展開 隨著汽車智能化程度的不斷提高，智能汽車通過環境傳感器與周邊行駛環境的信息交互與互聯更為密切，需應對的行駛環境狀況也越來越復雜，包括行駛道路、周邊交通和氣象條件等諸多因素，具有較強的不確定性、難以重復、不可預測和不可窮盡。限于研發周期和成本、工況復雜多樣性，特別是安全因素的考慮，傳統的開放道路測試試驗或基于封閉試驗場的測試難以滿足智能駕駛系統可靠性與魯棒性的測試要求。因此，借助數字虛擬技術的仿真測試成為智能駕駛測試驗證一種新的手段，仿真場景的構建作為模擬仿真的重要組成部分，是實現智能駕駛測試中大樣本、極限邊界小概率樣本測試驗證的關鍵技術，這對提升智能駕駛系統的壓力和加速測評水平顯得尤為重要。面向智能駕駛測試的仿真場景構建技術已成為當前汽車智能化新的研究課題和世界性的研究熱點，作為一種新興技術仍面臨許多挑戰。
隨著汽車智能化和共享化程度的不斷提高，智能駕駛汽車通過環境感知與周邊行駛環境的交互也在不斷增多，行駛環境已成為智能駕駛不可分割的重要組成部分。汽車的行駛環境涉及道路、氣象條件和交通狀況，其復雜性和動態變化是影響汽車智能駕駛系統性能最為關鍵的因素。因此，建立一種模擬和重現復雜開放行駛環境的仿真測試方法和系統，實現對汽車智能駕駛有效的測試驗證，是汽車智能駕駛技術與產品開發的關鍵技術，對于提升汽車智能化水平尤為重要。
汽車行駛環境包括行駛道路、周邊交通和氣象條件等諸多因素，其高逼真的重現和構建面臨諸多挑戰。隨著智能駕駛功能的不斷增強，汽車需應對的行駛環境越來越復雜，環境高度的不確定性、難以重復、不可預測和不可窮盡等特征使得有限的場地和道路測試遠遠無法復制、重現或窮舉行駛環境對智能駕駛系統的影響。一方面，限于研發周期和成本，現有的封閉場地測試和開放道路測試不僅周期長、成本高，無法滿足對系統數十億公里行程的大樣本和可靠性測試要求。
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論壇涵蓋智能駕駛、車載芯片、新能源技術、智能座艙、線控底盤等核心賽道，企業可申請專家演講席位，分享前沿技術成果、發布創新產品方案，樹立技術標桿形象，提升行業話語權與品牌公信力。同時設置精準供需對接專場，打通上下游合作壁壘，實現技術、資源、需求高效匹配。
、智能安防的長期需求。
熟悉駕駛模擬器在車輛動力學、NVH、智能駕駛等領域的應用。</p><p><strong>適用人群：</strong>從事車輛底盤舒適性開發及評價、NVH開發及評價、座椅舒適性評價、輪胎選型及評價等工程師；以及對應工作內容的供應商。
自動化測試等等；
6、 汽車內外飾技術：內外飾零部件總成（設計、車燈系統、座椅系統、天窗、音響系統、扶手、方向盤、后視鏡、前后保險杠總成、注塑件、氛圍燈等）、內飾材料、膠粘劑、膠帶、粘接及密封產品、內外飾加工設備等；
7、汽車計算平臺與芯片：包含中央計算平臺、域控制器及 SoC、MCU、功率半導體等核心芯片；聚焦軟件定義汽車與車載操作系統、開發工具及智能座艙軟件；覆蓋智能駕駛
智能駕駛與傳感器(Intelligent Driving & Sensors)
自動駕駛技術：輔助駕駛(ADAS)、自動駕駛解決方案(L2-L4)、車路協同系統(V2X)。
傳感器：激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭傳感器、高精度定位、組合導航系統。
4.
3DCC 在汽車行業的應用與創新
高精度在線測量與尺寸數據平臺建設實戰方案
傳統尺寸工程的開發革命與創新范式
Al+Data+VR:DTAS 3D 公差仿真軟件
智能·感知解決方案
尺寸工程從設計至量產的精致工藝表達
智能點云處理以及虛擬裝配方案
尺寸公差分析在智能駕駛中的應用
人工智能應用層展區
智能制造（智能軟硬件、智能機器人、無人工廠、精密制造、智慧物流）、智慧城市、智慧交通、智能安防、智慧醫療、智慧教育、智能家居、智能家電、智慧政務、智慧辦公、智慧養老、智慧社區、智慧零售、智能電網、智能客服、VR/AR、智能穿戴、自動駕駛、無人機等。
以前我們主要做傳統低壓線，最近公司接了幾個新能源高壓動力線束和智能駕駛傳感器線束的項目，發現主機廠的驗收標準比以前嚴苛太多了。很多企標要求超出了現行國標的范疇。想請教一下群里的測試專家：面對高壓、高頻的新需求，能否幫我們重新梳理一份新能源汽車線束的系統化測試大綱？最核心需要把控哪些電氣和物理指標？測試方法和設備選型上有什么避坑建議？"
<p class="ql-align-justify">今日16:00，Ansys官方『Ansys AVX 中國智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求預期功能安全場景感知在環仿真』研討會開講！
人工智能應用層展區
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