駕駛性能仿真
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2022-08-05
駕駛性能仿真的視頻教程
AMEsim在電車(chē)駕駛性能方向上應(yīng)用的基礎(chǔ)講解
講解了AMEsim在電車(chē)駕駛性能方向上的應(yīng)用并給了出相應(yīng)的案例
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如何用高性能計(jì)算加速CAE仿真性能
適用人群：CAE仿真性能學(xué)習(xí)者與從業(yè)者 參加本次課程，您將學(xué)到： 1、不同的CAE應(yīng)用該如何配置高性能計(jì)算 2、引入HPC及云平臺(tái)加速現(xiàn)有資產(chǎn)價(jià)值 3、Altair PBS關(guān)鍵技術(shù)介紹 課程討論群：521081146 進(jìn)群查看群文件免費(fèi)領(lǐng)取：1.直播課件 2.Altair官方內(nèi)部資料
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仿真技術(shù)之自動(dòng)駕駛感知視界-ANSYS傳感器仿真（攝像頭和激光雷達(dá)）
ANSYS自動(dòng)駕駛系列Webinar，結(jié)合自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的研發(fā)講述ANSYS工具如何助力自動(dòng)駕駛的開(kāi)發(fā)驗(yàn)證，本期重點(diǎn)為ANSYS自動(dòng)駕駛解決方案之傳感器仿真（攝像頭和激光雷達(dá)）。
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駕駛性能仿真的實(shí)例教程
1/課程主題與時(shí)間
自動(dòng)駕駛云仿真直播課-高性能集群測(cè)試解決方案
10月23日（星期五）14:00~15:00
2/您所期待的內(nèi)容
自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試面臨的挑戰(zhàn)
自動(dòng)駕駛云仿真的意義
自動(dòng)駕駛云仿真的類(lèi)型與方法
海量場(chǎng)景仿真測(cè)試解決方案
云仿真的關(guān)鍵技術(shù)
面向自動(dòng)駕駛技術(shù)開(kāi)發(fā)、測(cè)試、驗(yàn)證、分析的云平臺(tái)
3/適合誰(shuí)來(lái)參加
汽車(chē)主機(jī)廠IT工程師/負(fù)責(zé)人
參與ADAS和自動(dòng)駕駛產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人與工程師
基于場(chǎng)景和仿真測(cè)試技術(shù)的評(píng)估認(rèn)證機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人
主機(jī)廠/供應(yīng)商測(cè)試部門(mén)負(fù)責(zé)人/工程師
標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景開(kāi)發(fā)與應(yīng)用人員
展開(kāi) 總結(jié)
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)感知算法應(yīng)用中，基于BEV的圖像感知算法是應(yīng)用得十分廣泛的。特別是基于傳感器融合的BEV算法可以很好的解決整個(gè)感知定位過(guò)程中的環(huán)境整體探測(cè)能力，更能生成如偽高精地圖用于進(jìn)行形式態(tài)勢(shì)評(píng)估。特別針對(duì)自動(dòng)駕駛之前的極端場(chǎng)景（如鬼影、大曲率彎道、不
確定的3D障礙物等）的解決可以起到很好的規(guī)避作用。本文以BEV圖像處理原理說(shuō)明其在自動(dòng)駕駛感知能力上能解決的場(chǎng)景應(yīng)用，相信在機(jī)器視覺(jué)這一領(lǐng)域，BEV的研究成果也可以很好的應(yīng)用在自動(dòng)駕駛研究過(guò)程中。
車(chē)輛數(shù)據(jù)采集訓(xùn)練系統(tǒng)
部分主機(jī)廠、供應(yīng)商為了應(yīng)對(duì)當(dāng)前自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在環(huán)境認(rèn)知和數(shù)據(jù)訓(xùn)練中的不足，往往傾向于采用裝備更多的采集設(shè)備，開(kāi)發(fā)有效的環(huán)境采集分析算法來(lái)獲得場(chǎng)景訓(xùn)練庫(kù)中的數(shù)據(jù)模型。目前絕大多數(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)在測(cè)試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的過(guò)程中，一方面，發(fā)現(xiàn)自動(dòng)駕駛算法無(wú)法覆蓋當(dāng)前工況，測(cè)試人員靠手工記錄問(wèn)題；另一方面，隨著自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)采集方案的部署，以Tesla為例開(kāi)始分析真實(shí)用戶在駕駛過(guò)程中的特征數(shù)據(jù)來(lái)改善和升級(jí)當(dāng)前的自動(dòng)駕駛算法。
1、影子模式運(yùn)行原理
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)、測(cè)試數(shù)據(jù)集的建立需要依賴(lài)眾多數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)域，從而確保自動(dòng)駕駛可以達(dá)到必要的安全水平。同時(shí)，通過(guò)映射到模擬駕駛員駕駛風(fēng)格的仿真系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的仿生優(yōu)化。
影子模式的整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)表示如下，包含搜集大數(shù)據(jù)、車(chē)端數(shù)據(jù)模擬分析、觸發(fā)記錄、云端管理、仿真重構(gòu)和算法快速測(cè)試。其中涉及大量的場(chǎng)景分析建立特征級(jí)數(shù)據(jù)語(yǔ)義表達(dá)；采集駕駛員操控信號(hào)進(jìn)行駕駛員行為合理性分析；采集車(chē)身反饋的行駛數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)控制指令差異性分析；基于該行為差異性數(shù)據(jù)-機(jī)理分析來(lái)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)型網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)觸發(fā)和控制；最終以一定的模擬訓(xùn)練算法來(lái)定位是環(huán)境感知問(wèn)題和決策規(guī)劃問(wèn)題。
那么真正的影子模式真的能夠解決大部分?jǐn)?shù)據(jù)搜集、標(biāo)注及算法的訓(xùn)練問(wèn)題么？筆者認(rèn)為還是存在一定的不確定性。
2、影子模式的短板
“影子模式”的核心在于，在有人駕駛狀態(tài)下，系統(tǒng)包括傳感器仍然運(yùn)行但并不參與車(chē)輛控制，只是對(duì)決策算法進(jìn)行驗(yàn)證。且過(guò)程要求影子模式可以提供更多更大范圍的極端工況，包含標(biāo)注的和非標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
展開(kāi) 作者 | Jessie
出品 |
焉知
下一代自動(dòng)駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的迭代更新呈現(xiàn)巨大的變化，主要體現(xiàn)在功能上將不斷迭代出更多新功能，如將原始L2.5或準(zhǔn)L3級(jí)自動(dòng)駕駛只能實(shí)現(xiàn)在高速路或快速路上的脫手駕駛（這里一般稱(chēng)之為高速路自動(dòng)駕駛HWP或交通擁堵自動(dòng)駕駛TJP功能），逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)檫m用在更廣范圍內(nèi)的脫手駕駛（這里我們稱(chēng)之為點(diǎn)對(duì)點(diǎn)自動(dòng)駕駛NGP或基于導(dǎo)航的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)自動(dòng)駕駛NOP），而后者則可以更多的適用在經(jīng)過(guò)匝道的自動(dòng)駕駛過(guò)程中。
此外，下一代自動(dòng)駕駛在其性能上也出現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，如L2.5或準(zhǔn)L3無(wú)法實(shí)現(xiàn)的脫眼駕駛將在下一代自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中被完美解決，更多地，下一代自動(dòng)駕駛將實(shí)現(xiàn)諸如緊急轉(zhuǎn)向自動(dòng)避撞，惡劣天氣狀態(tài)下的長(zhǎng)時(shí)間自動(dòng)駕駛，突發(fā)狀況下的緊急自動(dòng)剎車(chē)等功能。要實(shí)現(xiàn)如上功能，除了在自動(dòng)駕駛傳感器上需要增加更多的盲區(qū)覆蓋傳感單元（如增加多個(gè)側(cè)視攝像頭、后視攝像頭、前向或側(cè)向激光雷達(dá)等），更需要在控制器端增加滿足性能要求的域控制器單元，用于處理由于如上傳感器遞增所帶來(lái)的巨大數(shù)據(jù)量。
如上數(shù)據(jù)處理的過(guò)程包含幾個(gè)較大的方面，一般的對(duì)于下一代自動(dòng)駕駛域控制器設(shè)計(jì)中主要關(guān)心如下文所述的幾個(gè)基本需求。
感知數(shù)據(jù)輸入與處理策略
1、攝像頭視頻/圖像數(shù)據(jù)輸入及處理策略
“車(chē)載攝像頭”硬件需求一般常用MIPI攝像頭作為對(duì)視頻分辨率輸入要求較高的場(chǎng)景中，他可以支持500萬(wàn)像素以上高清分辨率，對(duì)于下一代自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)往往要求其攝像頭分辨率至少在200w以上，這一需求對(duì)于MIPI接口來(lái)說(shuō)完全足夠。
展開(kāi) 我們需要重點(diǎn)關(guān)注哪些因素，才能讓無(wú)人駕駛車(chē)輛像當(dāng)今的手機(jī)那樣實(shí)現(xiàn)“預(yù)期”技術(shù)？MSC 軟件花費(fèi)了大量的時(shí)間來(lái)完善軟件工具，以幫助工程師通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真來(lái)設(shè)計(jì)更快速、更輕便且更安全的車(chē)輛。但是，要從仿真由人駕駛的汽車(chē)過(guò)渡到仿真由車(chē)輛控制中樞駕駛的汽車(chē)，還需要彌補(bǔ)當(dāng)今車(chē)輛設(shè)計(jì)過(guò)程中的巨大空
白。
由于無(wú)人駕駛車(chē)輛既新穎又復(fù)雜，因此需要對(duì)無(wú)數(shù)不同汽車(chē)品牌之間的車(chē)輛間通信進(jìn)行規(guī)范。例如，福特貨車(chē)與豐田轎車(chē)之間的通信。同時(shí)還必須處理仍與其他道路基礎(chǔ)設(shè)施（例如路燈、道路標(biāo)志等）進(jìn)行互動(dòng)的各種外部傳感器輸入的數(shù)據(jù)。
為預(yù)測(cè)無(wú)人駕駛車(chē)輛的性能可信度并確保安全，汽車(chē)公司已擴(kuò)大了其仿真技術(shù)的使用范圍并采用了新技術(shù)。
MSC 軟件預(yù)測(cè)，以下五種構(gòu)架模塊將成為無(wú)人駕駛車(chē)輛整體仿真成功的關(guān)鍵。
由脫機(jī)到實(shí)時(shí)
當(dāng)涉及到對(duì)日益復(fù)雜的汽車(chē)系統(tǒng)進(jìn)行真實(shí)性驗(yàn)證時(shí)，實(shí)時(shí)仿真絕對(duì)是關(guān)鍵所在。盡管脫機(jī)解決方案仍能夠繼續(xù)解算擁有極高復(fù)雜度的精密模型，但以下兩個(gè)主要原因使得對(duì)實(shí)時(shí)仿真的需求不斷增加。
首先，將虛擬模型與物理硬件（例如傳感器、控制器、駕駛模擬器等）相連的要求，即所謂的硬件在環(huán)。這些實(shí)物資產(chǎn)有著限定的通信速度，并且相關(guān)的仿真模型必須能跟得上這一通信速度。實(shí)物與仿真世界之間的連接是實(shí)時(shí)模型的定義。
其次，車(chē)輛開(kāi)發(fā)（包括動(dòng)力學(xué)）的傳統(tǒng)目標(biāo)是對(duì)設(shè)備進(jìn)行驗(yàn)證。而人類(lèi)駕駛員，無(wú)論是對(duì)測(cè)試指令按部就班還是對(duì)各種情況當(dāng)機(jī)立斷，都不會(huì)被視為一個(gè)需要進(jìn)行驗(yàn)證的“系統(tǒng)”（除進(jìn)行駕照考試之外）。
自動(dòng)駕駛車(chē)輛概念從一開(kāi)始就徹底推翻了這種模式。現(xiàn)在，“駕駛員”無(wú)疑是車(chē)輛中最為復(fù)雜的系統(tǒng)，同樣必須對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。不妨試想一下，自動(dòng)駕駛的校車(chē)“司機(jī)”需要經(jīng)歷多少個(gè)場(chǎng)景的仿真測(cè)試才能被認(rèn)為是安全可靠。
展開(kāi) 
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駕駛性能仿真的最新內(nèi)容
導(dǎo)讀： 豐田、通用用V&V技術(shù)替代了80%以上的真實(shí)碰撞試驗(yàn)；NASA Ares-IX火箭憑借完整的仿真驗(yàn)證流程，以過(guò)去型號(hào)1/3的資金完成發(fā)射。在CAE行業(yè)，一個(gè)殘酷的現(xiàn)實(shí)是：沒(méi)有經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的仿真模型，沒(méi)有任何價(jià)值。本文系統(tǒng)拆解仿真驗(yàn)證與確認(rèn)（Verification & Validation）的核心算法、計(jì)算特征、工具鏈，并給出支撐V&V全流程的高性能工作站配置方案。
一、V&V：仿真可信度的唯一通行證
在汽車(chē)智能化與數(shù)字孿生加速融合的時(shí)代，仿真速度已成為推動(dòng)軟件定義汽車(chē)發(fā)展的關(guān)鍵。Virtualizer NativeExecution（VNE）通過(guò)將虛擬化與系統(tǒng)級(jí)建模深度結(jié)合，使ARM64軟件幾乎以原生速度運(yùn)行，大幅提升SoC虛擬原型的整體仿真效率。
4月17日，新思科技芯課程eDT系列主題第2講將推出「突破仿真性能極限： VNE賦能汽車(chē)數(shù)字孿生與軟件創(chuàng)新加速」，將帶來(lái)VNE技術(shù)的深度解析，
<p class="ql-align-justify"><strong>今日14:00，</strong>新思科技<strong>「突破仿真性能極限：VNE賦能汽車(chē)數(shù)字孿生與軟件創(chuàng)新加速」</strong>正式開(kāi)講！感興趣的下滑預(yù)約學(xué)習(xí)??</p><p class="ql-align-center"><img src="https://img.jishulink.com/202604/imgs/1b94e5ee8b774363a1773fd554253d82
?? 通過(guò)將運(yùn)動(dòng)、振動(dòng)和聲音整合到一個(gè)同步環(huán)境中，這種設(shè)置實(shí)現(xiàn)了更真實(shí)的駕駛者在環(huán)仿真體驗(yàn)。
#HexaRev 先進(jìn)的六自由度運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)旨在克服傳統(tǒng)六足平臺(tái)的局限，即使在制動(dòng)和過(guò)彎等綜合動(dòng)作中，也能保持更大的可用運(yùn)動(dòng)包絡(luò)。這使得工程師能夠更準(zhǔn)確地感知高動(dòng)態(tài)條件下的車(chē)輛行為。
結(jié)合 #HyperDock 輕便且高剛度的駕駛艙，降低了質(zhì)量和慣性，重心更低，使系統(tǒng)響應(yīng)更靈敏
Ansys自動(dòng)駕駛汽車(chē)仿真解決方案基于從傳感器到系統(tǒng)級(jí)的完整工具鏈，通過(guò)軟件在環(huán)（SiL）與硬件在環(huán)（HiL）閉環(huán)測(cè)試，結(jié)合高保真合成數(shù)據(jù)與開(kāi)放架構(gòu)生態(tài)，大幅提升開(kāi)發(fā)效率并降低測(cè)試成本。在近期發(fā)布的"Ansys 應(yīng)用類(lèi)系列網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)全面上線"中，涵蓋4場(chǎng)AVxcelerate專(zhuān)題內(nèi)容，系統(tǒng)解讀自動(dòng)駕駛仿真的核心能力與最新進(jìn)展。
本次系列網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)將聚焦Ansys 2026 R1 AVxcelerate
?? 通過(guò)將運(yùn)動(dòng)、振動(dòng)和聲音整合到一個(gè)同步環(huán)境中，這種設(shè)置實(shí)現(xiàn)了更真實(shí)的駕駛者在環(huán)仿真體驗(yàn)。
#HexaRev 先進(jìn)的六自由度運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)旨在克服傳統(tǒng)六足平臺(tái)的局限，即使在制動(dòng)和過(guò)彎等綜合動(dòng)作中，也能保持更大的可用運(yùn)動(dòng)包絡(luò)。這使得工程師能夠更準(zhǔn)確地感知高動(dòng)態(tài)條件下的車(chē)輛行為。
結(jié)合 #HyperDock 輕便且高剛度的駕駛艙，降低了質(zhì)量和慣性，重心更低，使系統(tǒng)響應(yīng)更靈敏
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本文原刊登于Ansys.com：《Ansys Speos Software Enables Optimal Automotive Lighting for BMW Group Using NVIDIA Accelerated Computing》
作者： Laura Carter | Ansys 高級(jí)市場(chǎng)傳播經(jīng)理
編輯整理：孫鴻燁 | Ansys 高級(jí)應(yīng)用工程師
“后來(lái)在構(gòu)建物理原型時(shí)
OAS 軟件仿真實(shí)現(xiàn)高性能成像2個(gè)月前
紅外物鏡案例分析
簡(jiǎn)介
紅外物鏡作為紅外成像系統(tǒng)的核心光學(xué)部件，通過(guò)大口徑前組聚光透鏡、中間像差校正鏡組及后組聚焦鏡組的協(xié)同配合，實(shí)現(xiàn)紅外波段光線的會(huì)聚與像差校正，可有效抑制色差、球差等光學(xué)像差，是紅外熱成像、紅外探測(cè)及安防監(jiān)控等領(lǐng)域的關(guān)鍵器件。本項(xiàng)目基于 OAS 光學(xué)軟件，通過(guò)光機(jī)熱一體化建模與多維度性能優(yōu)化，構(gòu)建高性能紅外物鏡方案，突破傳統(tǒng)紅外物鏡設(shè)計(jì)中像差校正難
2026年，自動(dòng)駕駛仿真賽道將持續(xù)升溫。
回顧2025年，兩大仿真新技術(shù)快速走進(jìn)公眾視野，分別是世界模型（World Model）與3DGS（3D Gaussian Splatting，3D高斯?jié)姙R）。
關(guān)于世界模型，此前也寫(xiě)了挺多科普文章，甚至發(fā)布了一些視頻效果，感興趣的小伙伴可以去搜了看看，本文就不展開(kāi)了。
而關(guān)于3DGS，我則一直覺(jué)得很神秘，因此特地做了一些探索，甚至申請(qǐng)到了商用軟件來(lái)試用
