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關注創建者：Ansys中國 創建時間：2020-04-19
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Ansys SCADE Vision助力基于人工智能的感知軟件測試與安全提升
但蘋果人臉識別系統被三維圖像解鎖和特斯拉自動駕駛系統的膠布風波讓我們意識到人工智能感知系統的潛在風險，而高昂的研發成本也成為人工智能眾多創業明星公司折戟沙場的主要原因，SCADE Vision是Ansys與美國卡內基梅隆大學聯合開發的AI智能感知算法驗證套件，基于云端部署的后臺搜索引擎和網絡前端人機界面的綜合分析，有效降低AI智能感知算法的驗證效率并快速定位AI智能感知算法的潛在缺陷。
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Ansys面向感知系統的仿真驗證技術
針對當前L3以上自動駕駛汽車開發對感知越來越多的應用需求，傳統的實車測試不僅人成本高昂，同時無法覆蓋感知測試所需的海量邊緣場景。Ansys 基于物理的傳感器仿真可以實現高精度攝像頭，激光雷達和毫米波雷達實時仿真，幫助用戶加速高等級自動駕駛功能開發需求。 講師簡介： 周錚，Ansys系統事業部光學產品高級應用工程師，熟悉自動駕駛行業攝像頭和激光雷達的系統性應用。
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自動駕駛感知仿真與驗證之毫米波雷達
本直播將主要介紹毫米波雷達天線的設計難點、設計技巧，以及利用ANSYS HFSS軟件中的天線庫、有限大陣列方案，方便快捷地研究與仿真毫米波陣列天線、天線與車體的布局效應、動態道路場景模擬中的感知成像等。 主要內容綱要如下： 1.毫米波天線設計流程 2. 天線布局分析技巧 3. 道路場景模擬 4. ROM降階模型
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感知的實例教程
2 感知系統
感知系統目的包括：①安全性：實時、準確識別周邊影響交通安全的物體，應對突發事件，為采取必要操作以避免發生交通安全事故；②通過性：基于自身行駛性能、周邊路況和共識規則，能夠實時、可靠、準確識別并規劃出可保證規范、安全、迅速到達目的地的行駛路徑；③經濟舒適性：為車輛高效、經濟、平順行駛提供參考依據。目前，感知系統主要是利用傳感器、定位導航 、車聯通信（VehicIe-to-X，V2X）3種技術組合實現上述目的。
2.1 傳感器
傳感器感知的對象包括行駛路徑、周圍障礙物和行駛環境等。感知行駛路徑是對可通行性道路的識別，在城市中包括信號燈、各種標志牌、車道線、路障等目標的識別；在野外包括車輛前方路面平坦情況、可通行道路分析等。感知周圍障礙物是識別影響自動駕駛車輛行駛的靜止或者移動的各種障礙物，包括路面上的車輛、行人、路障等。感知行駛環境是判別對自動駕駛車輛行駛影響比較大的變化環境，例如路面、交通與天氣等。
主流的傳感器感知技術包括視覺感知、激光感知、微波感知等。視覺感知是基于攝像頭采集的圖像信息，使用視覺相關算法進行處理，認知周圍環境；激光感知是基于激光雷達采集的點云數據，通過濾波、聚類等技術，對環境進行感知；微波感知是基于微波雷達采集的距離信息，使用距離相關算法進行處理，認知周圍環境。3種環境感知方法的比較如表2所示。根據各類傳感器技術特點，不同應用場景和系統功能需求下，應選不同的傳感器技術。例如，在高速公路環境下，由于車輛速度較快，通常選用檢測距離較大的微波感知；在城市環境中，由于環境復雜，通常選擇檢測角度較大、信息量豐富的激光、視覺感知技術。
現在廣泛應用的各類高級駕駛員輔助系統ADAS使用各類傳感器，實現了相應的輔助駕駛功能，為實現完全自動駕駛奠定了基礎，如圖2所示。
展開 2 無人駕駛汽車環境感知系統研究現狀
2.1 Boss無人駕駛汽車的環境感知系統
Boss無人駕駛汽車的感知系統是由兩個相機，九個激光雷達和兩個IBEO組成。其中九個雷達又分為一個三維激光雷達，六個二維激光雷達和兩個毫米波雷達。雷達主要用來檢測靜態的障礙，當道路前存在障礙物時，首先由雷達檢測并生成相應的障礙物地圖，如果障礙物為移動障礙物時，會自動從障礙物地圖中剔除。
2.2 Junior無人駕駛汽車的環境感知系統
Junior無人駕駛汽車的感知系統是先由一個測量單元通過與衛星系統相連接感知車輛當前的具體位置。在車輛兩邊安裝兩個傳感器，通過激光感知車輛前方路面情況，并生成車輛周圍路面的3D結構。在車頂、尾部和保險杠處分別安裝2個激光傳感器，感知車輛周邊的障礙物。把多個傳感器感知測量一個時間段內的局部路面情況匯總，組成一個路面情況地圖，防止一個傳感器在一小段路面上存在盲點[3]。
2.3 Talos無人駕駛汽車的環境感知系統
Talos無人駕駛汽車的感知系統主要是由安裝在車前三個，車后四個的近距離傳感器組成，由這些傳感器感知車輛附近的障礙物情況。由車頂的激光雷達傳感器感知車輛周圍障礙物和路面情況，而且該傳感器傳回的信息分類較為精細，能夠明確區分是障礙物還是路面的信息，并且根據不同分類建立相應地圖結構。
但是車頂的激光雷達傳感器檢測也存在盲區，因此在其附近安裝五個近距離傳感器俯視車輛周邊的路面情況，能夠有效避免盲區。由安裝在車身周圍的五個相機進行視覺環境感知，檢測車周車道線。由安裝的十五個毫米波雷達檢測遠距離的障礙物。
2.4 Google無人駕駛汽車的環境感知系統
Google無人駕駛汽車的感知系統是由車頂安裝的激光雷達來檢測與車輛周邊障礙物的距離，并反饋回系統創建三維地圖。
展開 本團隊致力于研究自動駕駛感知測試數據生成、評估和優化方式，重點面向基于圖像、點云數據和感知融合測試三個方面開展深入研究，以保障高質量的自動駕駛感知系統。
2.2 系統方案
該方案在車輛正前方和車尾左右兩邊分別安裝一顆MID-70用于前方和側向補盲，由于MID-70的有效檢測范圍較短，如需增強前向環境感知能力，可在車前方左右兩側分別安裝一顆Horizon用于中距離感知：
2.3 方案評估
該方案采用圓形視場角的MID-70補償了貼近車身的盲區，尤其是增強型方案配合Horizon的中距離探測，較好的提供中低速場景的環境感知能力，唯一缺陷就是后向無法探測來車情況，如遇轉彎，變道等情況較難應對。
3. 高速場景的激光雷達感知方案
3.1 硬件配置
Livox有一款專為遠距離、高精度探測打造，可感知 500 米外的障礙物，且體積小巧、可靠性強的激光雷達Tele-15。可在高速行駛中為車輛帶來更充裕的響應時間，保障安全。
雖然Tele-15的探測范圍很遠，但是其視場角只有14.5°×16.2°，所以在高速場景中往往與Horizon配合使用。
展開 智能科學學院無人裝備工程（無人機技術與保障）專業，總共設置15門理論課程，包括無人機系統原理與運用、無人機飛機系統、無人機自主飛行控制技術、無人機態勢感知與情報處理、無人機測控與信息傳輸技術、無人機系統設計綜合實踐項目等，共計312學時的課程安排，其中理論課程182學時，實踐課程130學時。
無人機態勢感知系列課程圍繞無人機態勢感知與情報處理技術展開，課程內容如圖1所示，旨在培養學生無人機系統的目標識別與跟蹤、圖像情報處理、情報數據挖掘、態勢可視化等核心關鍵技術，并結合軍事或工程領域的前沿進展開展教學內容建設。其中，最主要的是無人機態勢感知與情報處理課程，課程具體包括態勢感知緒論、無人機感知傳感器技術、無人機環境感知技術、無人機情報信息處理技術、態勢感知的本質特征與分析方法、態勢綜合處理技術等理論內容建設，以及無人機環境感知技術和無人機情報信息處理技術的實踐內容建設。課程內容貫徹厚基礎、重想法、多碰撞的教學理念，以典型的無人系統或裝備入題，引導學生開展深入學習思考，熟悉無人機態勢感知與情報處理的關鍵技術，著力培養學員在無人機態勢感知與情報處理領域發現問題、分析問題、解決問題的能力。
圖1 無人機態勢感知與情報處理課程內容
無人裝備工程（無人機技術與保障）專業中的無人機載荷控制技術、無人機測控與信息傳輸技術為無人機態勢感知與情報處理技術課程提供了傳感器載荷、圖像情報信息傳輸等知識基礎。通過無人機態勢感知與情報處理技術課程學習，學員了解無人機戰場環境感知與情報生成的技術體系，熟悉無人機態勢感知包括圖像信息獲取、圖像處理、目標檢測的各項關鍵技術，以及從圖像數據獲取到情報信息轉化的流程、實現和可視化方法。
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感知的最新內容
閉環控制：自動調節的核心
氣體質量流量控制器的“自動調節”功能，本質上是一個完整的閉環控制系統，它的工作流程可以概括為“感知-比較-執行”：
實時感知：設備內部集成的熱式或科里奧利質量流量傳感器，會持續不斷地測量流經管道的氣體實際質量流量。
高速比較：內置的微處理器將測量到的實際流量值與用戶預先設定的目標值（Setpoint）進行毫秒級的快速比較。
在 Synopsys，我們將電子設計自動化（EDA）中的行為建模標準（如 Verilog-A ）擴展至光子領域，用于生成緊湊且具備物理感知能力的光子模型。這些模型能夠與電子模型無縫集成，從而在電–光設計自動化（EPDA）框架下，實現電路級與系統級的協同設計。在本次報告中，我們將展示該方法如何實現快速且高精度的協同仿真與端到端系統設計，從而加速高性能電–光融合系統的開發。
在2026 R1 新版本中，結構系列產品在效率、精度與工程可信度方面進一步增強：Mechanical 帶來更高效的網格變形與 GPU 感知資源預測能力，LS-DYNA 強化電池熱仿真與多物理場分析，Motion 提升系統級動力學性能，而 Sherlock、Forming 等工具也在電子可靠性與成形分析領域實現全面升級。
概念車以及相關零部件等；</p>
<p style="margin-top: 20px; margin-bottom: 20px; border: 0px;"><span style="font-weight: 700; margin: 0px; padding: 0px; border: 0px;">2、 汽車電子與軟件：</span>電子零部件/材料、半導體、車載系統、測試工具、ADAS、感知技術
杭州始終以技術創新為核心驅動力，在人工智能、大數據、物聯網、數字孿生等關鍵領域持續突破，構建了“地下、地面、立面、空中”的立體化智能感知網絡，接入34.1萬個物聯感知設備，歸集城市“生命線”動態數據9.7億條，實現對城市“生命體征”的實時監測預警。作為全國首個數字城管立法城市、首個數字城管國家標準制定城市，杭州在智慧治理領域創造了多個全國第一，形成了可復制、可推廣的“杭州模式”。
當用戶接近或接觸馬桶座圈時，模塊可在一定距離內（如數厘米范圍）感知人體電容變化，并輸出電平信號（待機時為高電平，感應到人體后變為低電平）。這種非接觸式檢測方式避免了傳統機械開關的磨損問題，同時支持產品（如馬桶座圈）保持密閉結構，防止水汽或灰塵進入內部電路。
地區優勢
一、技術交流與前沿洞察，搶占行業話語權
作為全國科技創新中心，北京匯聚了清華、北大等頂尖高校、中科院等重點科研院所，以及百度、小米、字節跳動等科技巨頭，參展可直接對接行業頂尖研發力量，直觀了解具身智能“大腦進化+身體迭代”的雙輪驅動趨勢，近距離觀摩與大模型深度融合的“感知—決策—執行”全流程自主化方案、Sim2Real落地成果等前沿技術，精準把握行業從實驗室走向產業化的技術演進方向
作為全球流量測量與控制領域的技術先驅，布瑯軻鍶特（Bronkhorst）以深厚的工程積淀給出了明確的指引——一體化設計不僅是物理結構的集成，更是實現“精準感知”與“極速執行”無縫閉環的關鍵所在。
在這里，可看到交通勸導機器人在街頭精準引導通行、輔助民警執勤的真實模擬場景，感受其多模態感知與智能交互能力；可近距離觀察六軸機械臂與自主移動機器人協同作業，見證物流分揀效率較傳統模式提升4倍以上的產業變革；還能體驗幼教機器人、醫療輔助機器人等民生產品，直觀感受科技為生活帶來的便捷與溫度。
從厘米到月球：激光測距技術13天前
此外，歐洲空間局（ESA）正推動空間碎片激光測距（SDLR）技術的產業化應用，通過搭建商業激光測距數據交換平臺，為空間態勢感知提供高精度數據支持。
我國衛星激光測距技術起步于20世紀70年代，經過數十年的自主研發，已實現從“跟跑”到“領跑”的跨越。
