ansys自動(dòng)模型的案例
對(duì)于ANSYS,對(duì)于六面體模型自動(dòng)劃分網(wǎng)格的步驟
對(duì)于ANSYS,對(duì)于六面體模型自動(dòng)劃分網(wǎng)格的步驟
Abaqus,Ansys等模型計(jì)算完成后自動(dòng)提醒 無需編程
前言
你在工作站上批量算模型的時(shí)候是否會(huì)頻頻去檢查計(jì)算進(jìn)度？
你是否有過信心滿滿提交計(jì)算作業(yè)，結(jié)果過段時(shí)間回來看第一步就不收斂？
你在趕ddl時(shí)是不是有著“人可以休息，電腦不可以休息”的心態(tài)？
如果您曾遇到過以上的煩惱，
TaskReminder_v1.0或許可以幫助你更加高效地進(jìn)行計(jì)算任務(wù)。
軟件用途
監(jiān)測(cè)程序運(yùn)行情況，在程序完成或中斷時(shí)本軟件會(huì)通過郵件發(fā)送提醒。
使用場(chǎng)景
1、在工作站或其它電腦上運(yùn)行程序
2、程序運(yùn)行時(shí)間長
現(xiàn)有功能
1、 監(jiān)測(cè)Abaqus單任務(wù)運(yùn)行情況：在當(dāng)前運(yùn)行的Job計(jì)算完成或中斷時(shí)發(fā)送提醒消息；
2、 監(jiān)測(cè)Abaqus多任務(wù)運(yùn)行情況：在批量模型均計(jì)算完成或中斷時(shí)發(fā)送提醒消息；
3、 監(jiān)測(cè)文件夾大小：當(dāng)使用其他軟件如Ansys、Python、Matlab工作時(shí)，本軟件可以通過工作目錄文件夾大小來對(duì)程序運(yùn)行進(jìn)度監(jiān)測(cè)，當(dāng)工作目錄文件大小不變時(shí)發(fā)送提醒消息。
使用方法
將本軟件安裝在被檢測(cè)程序運(yùn)行的電腦，選擇需要被監(jiān)測(cè)的工作目錄和任務(wù)模式，輸入接受提醒的郵箱號(hào)（微信可綁定QQ郵箱接受消息），憑使用碼進(jìn)行使用。
開啟TaskReminder軟件，點(diǎn)擊選擇路徑按鈕，選擇Abaqus工作目錄，或需要監(jiān)測(cè)狀態(tài)的文件夾路徑。
點(diǎn)選任務(wù)模式，選擇需要進(jìn)行的任務(wù)類型。
輸入接收消息提醒的郵箱地址，推薦采用qq郵箱（在微信中可以幾乎無延遲地收到消息提醒），輸入軟件使用碼。
點(diǎn)擊測(cè)試按鈕，測(cè)試軟件與服務(wù)器的連接狀態(tài)。
點(diǎn)擊開始任務(wù)，即可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)軟件運(yùn)行狀態(tài)。任務(wù)完成后收到提醒。
軟件使用界面
測(cè)試后，連接正常，可以啟動(dòng)任務(wù)
軟件正在運(yùn)行中，可以監(jiān)測(cè)到Abaqus計(jì)算進(jìn)度。
展開 ANSYS中的自動(dòng)化參數(shù)研究，自動(dòng)建模/分網(wǎng)/多參數(shù)求解/自動(dòng)輸出云圖/自動(dòng)輸出所需結(jié)果
通過*do 和*endo命令對(duì)要研究的參數(shù)進(jìn)行循環(huán)求解，通過*if和*enif命令來清楚上次計(jì)算的網(wǎng)格和幾何模型。同時(shí)從holrad數(shù)組中提取孔直徑參數(shù)賦予cylrad，進(jìn)一步用減去布爾運(yùn)算建立模型。
*do,count,1,3
fini
/prep7
*if,count,gt,1,then
vclear,all
vdele,all,,,1
*endif
cylrad=holrad(count,1)
BLOCK,0,blkw,0,blkh,0,blkt, !建立塊體。
CYL4,cylx,cyly,cylrad, , , ,blkt !建立圓柱體。
VSBV,1,2 !用塊體減去圓柱體形成有孔的塊體。
模型求解
/SOLU
FLST,2,1,5,ORDE,1
FITEM,2,5
DA,P51X,ALL,
FLST,2,1,5,ORDE,1
FITEM,2,6
SFA,P51X,1,PRES,-1000
EQSLV,PCG,1E-6
solve
后處理自動(dòng)輸出應(yīng)力云圖，自動(dòng)保存所需數(shù)據(jù)
模型求解后，通過/ANUM、/TSPEC、/TLAB命令定義輸出圖上的注釋，如下圖所示。
/post1/
ANUM ,0,1,-0.59026,-0.7 !注釋位置，注釋字體設(shè)置
/TSPEC, 15, 1.200, 1, 0, 0
/TLABEL,-0.947,-0.7,Cylinder Radius =%holrad(count,1)%
將最大主應(yīng)力云圖輸出在屏幕上，并自動(dòng)保存為.JPEG格式圖片。
展開 ANSYS Spaceclaim取消自動(dòng)保存或者設(shè)置自動(dòng)保存
ANSYS Spaceclaim取消自動(dòng)保存或者設(shè)置自動(dòng)保存？
對(duì)于在ANSYS SCDM里面創(chuàng)建的文件，自動(dòng)保存設(shè)置如下
對(duì)于第三方格式導(dǎo)入自動(dòng)保存設(shè)置如下：
大模型技術(shù)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用
斯巴魯（Subaru）：斯巴魯正在開發(fā)名為 EyeSight 的自動(dòng)駕駛技術(shù)平臺(tái)，其中包括大量的深度學(xué)習(xí)算法，可以幫助車輛實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的感知和決策。
四、大模型如何應(yīng)用于自動(dòng)駕駛
算法是決定自動(dòng)駕駛車輛感知能力的核心要素。當(dāng)前主流的自動(dòng)駕駛模型框架分為感知、規(guī)劃決策和執(zhí)行三部分。感知模塊是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的眼睛，核心任務(wù)包括對(duì)采集圖像進(jìn)行檢測(cè)、分割等，是后續(xù)決策層的基礎(chǔ)，決定了整個(gè)自動(dòng)駕駛模型的上限，在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中至關(guān)重要。感知模塊硬件部分主要為傳感器，軟件為感知算法，其中算法是決定自動(dòng)駕駛車輛感知能力的核心要素。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用驅(qū)動(dòng)感知算法高速發(fā)展，具體可以分為兩類，一類是以CNN、RNN為代表的小模型，另一類是Transformer 大模型。
在自動(dòng)駕駛感知模塊中輸入數(shù)據(jù)為圖像，而圖像具有高維數(shù)（對(duì)比時(shí)間序列通常只是一維向量），對(duì)其識(shí)別時(shí)需要設(shè)置大量輸入神經(jīng)元以及多個(gè)中間層，模型參數(shù)量大難以訓(xùn)練且消耗算力高，并可能帶來過擬合的問題，基于這種思想，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生，本質(zhì)上是在信息傳入傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前先做一個(gè)特征的提取并進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，因此CNN 圖像處理高緯度向量的任務(wù)上更加高效。CNN 能夠高效率處理圖像任務(wù)的關(guān)鍵在于其通過卷積層、池化層操作實(shí)現(xiàn)了降維，模型需要訓(xùn)練的參數(shù)量相比于 DNN 來說大幅降低，對(duì)硬件算力的要求也相對(duì)降低。
展開 一維發(fā)動(dòng)機(jī)模型的自動(dòng)標(biāo)定
在使用GT-Power進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)模擬時(shí)，計(jì)算結(jié)果需要與試驗(yàn)進(jìn)行校核，只有經(jīng)過校核后，模型才可以用于下一階段的預(yù)測(cè)模擬。將不易正確讀取或試驗(yàn)難以確定的參數(shù)設(shè)定為設(shè)計(jì)變量（合計(jì)14個(gè)變量），試驗(yàn)值與仿真結(jié)果之間的方差最小化、標(biāo)準(zhǔn)偏差最小化設(shè)定為目標(biāo)函數(shù)，使用modeFrontier自動(dòng)探索最優(yōu)解，可以在短時(shí)間內(nèi)完成嚴(yán)密的校核。
采用modeFrontier進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化時(shí)，工程師可以對(duì)pareto最優(yōu)解進(jìn)行分析，選擇最適合的方案，同時(shí)可以從中挖掘更詳細(xì)更有用的信息。
ANSYS ACP復(fù)合材料鋪層固定機(jī)翼蒙皮肋筋仿真，附講解視頻及模型文件 ￥98
網(wǎng)格尺寸設(shè)置：在ANSYS ACP中，網(wǎng)格劃分是復(fù)合材料分析的重要步驟。首先，根據(jù)幾何模型的復(fù)雜程度，設(shè)置合理的全局網(wǎng)格尺寸，確保網(wǎng)格既能捕捉細(xì)節(jié)又不會(huì)過于密集。對(duì)于關(guān)鍵區(qū)域（如蒙皮與肋板接觸處），可進(jìn)行局部網(wǎng)格加密。使用殼單元（Shell Elements）進(jìn)行劃分，確保層間應(yīng)力分析的準(zhǔn)確性。劃分后需檢查網(wǎng)格質(zhì)量，避免畸形單元，確保計(jì)算結(jié)果的可靠性。實(shí)際項(xiàng)目中為了計(jì)算準(zhǔn)確網(wǎng)格可以劃分得密一些，練習(xí)時(shí)為提高計(jì)算速度可以將網(wǎng)格尺寸設(shè)置相對(duì)大一些，比如該案例可以設(shè)置為10mm。
2. 網(wǎng)格生成：生成網(wǎng)格并檢查網(wǎng)格質(zhì)量，避免畸形單元或過度扭曲，若網(wǎng)格質(zhì)量不滿足要求，可通過局部加密或調(diào)整尺寸進(jìn)行優(yōu)化，確保計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確可靠。
3. 命名選擇：為幾何模型中的特定區(qū)域或部件（如蒙皮、肋板等）創(chuàng)建明確的標(biāo)識(shí)，以便在后續(xù)分析中快速定位和應(yīng)用相關(guān)設(shè)置。可以通過右擊模型，選擇Named Selection，為蒙皮、肋板等部件創(chuàng)建命名（盡量使用英文）。
2.4 接觸定義
首先將face/edge之間的接觸換成yes，然后再去自動(dòng)生成。
1. 接觸類型：選擇線面接觸或共節(jié)點(diǎn)接觸方式。
2. 接觸設(shè)置：在 Mechanical 中創(chuàng)建接觸對(duì)，確保蒙皮與肋板之間的接觸關(guān)系正確。
3. 接觸檢查：檢查接觸對(duì)是否合理，避免重復(fù)或遺漏。
4. 重新生成網(wǎng)格
2.5 ACP 前處理
點(diǎn)擊E模塊下的Setup進(jìn)入ACP前處理界面。
1. 材料與鋪層定義：
展開 模型自動(dòng)創(chuàng)建屬性
今天跟大伙分享自動(dòng)創(chuàng)建屬性以及給殼單元附料厚。建模過程中，為了方便查詢和分組，我們常常將component名命為固定形式，如采用“零件編號(hào)+厚度”的形式。如下圖所示：
步驟1：將Hypermesh調(diào)成nastran模板下
步驟2：隱藏模型中的1D和3D網(wǎng)格
步驟3：手動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)component的屬性，屬性名稱與component名稱一致。
步驟4：將上一步創(chuàng)建的屬性附給所有的殼單元組。
步驟5：自動(dòng)生成property
步驟6：給同一厚度component厚度
篩選同一厚度component：快捷鍵D，先隱藏所有組，將filter打開，輸入*_T100*，點(diǎn)all，所有厚度為1mm的component就被顯示。
步驟7：重復(fù)步驟6，給所有殼單元組件的附厚度。
步驟8：檢查屬性創(chuàng)建完成狀態(tài)
utility→component table
檢查property on comp和thickness列，看有無遺漏。
展開 從數(shù)據(jù)到模型：實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛高效感知
來源 |
我愛計(jì)算機(jī)視覺
知圈
|
進(jìn)“域控制器群”請(qǐng)加微13636581676,備注域
以上視頻為輕舟智航x火山引擎全無人自動(dòng)駕駛Demo，車輛在城市晚高峰時(shí)段自己從地庫出發(fā)接了3張訂單又自動(dòng)回去收車，一路完成了自動(dòng)躲外賣小哥、火車站送客、禮讓行人的復(fù)雜操作...
網(wǎng)友紛紛留言：“無人車長大了，會(huì)自己賺錢養(yǎng)家了”。
成立的短短兩年時(shí)間達(dá)到如此成就，先進(jìn)的研發(fā)理念背后是“輕、快、高效”的研發(fā)基因。
前段時(shí)間CV君有幸參加了國內(nèi)自動(dòng)駕駛公司輕舟智航的技術(shù)直播活動(dòng)，活動(dòng)主題是Efficient Perception（高效感知），介紹了輕舟智航在產(chǎn)品研發(fā)中輕快、高效的研發(fā)思路，非常值得借鑒。
主講：
楊曉東，輕舟智航 Head of Machine Learning
整理：
CV君
這里面Efficient Perception集中表現(xiàn)在兩個(gè)方面，分別是：Data-Efficient和Model-Efficient。
Data-Efficient：
目的是通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，來利用和挖掘海量未標(biāo)注的自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)，來加快感知模型的開發(fā)。
Model-Efficient：
目的是利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)方式，來替代工程師的手動(dòng)設(shè)計(jì)以及手動(dòng)調(diào)參，使得感知模型可以更方便、更快捷地部署到新的場(chǎng)景，解決新的類別。
本文將以案例的形式介紹Efficient Perception在全景分割、單目深度估計(jì)、紅綠燈識(shí)別、點(diǎn)云運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)和點(diǎn)云中3D多物體跟蹤方面的應(yīng)用。
展開 未來自動(dòng)駕駛系統(tǒng)功能安全模型拆解分析
基于如上圖所示實(shí)現(xiàn)的功能降級(jí)能力模型，我們可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能目標(biāo)分解，以便從系統(tǒng)層面上對(duì)自動(dòng)駕駛進(jìn)行相關(guān)安全分析。
FS_1：車輛定位
該系統(tǒng)能夠確定其相對(duì)于ODD的位置。車輛能夠確定它是否在特定于位置的ODD之內(nèi)或之外。根據(jù)項(xiàng)目定義，可能需要確定ODD的確切位置，該位置包括感知的相關(guān)鄰近信息。
位置信息可用于選擇正確的車道（例如進(jìn)行轉(zhuǎn)彎）或知道適用哪些當(dāng)?shù)亟煌ㄒ?guī)則。除此之外，如果自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的預(yù)期用途受到限制，則確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)僅在指定的系統(tǒng)限制內(nèi)運(yùn)行。因此，重要的是要使用來自傳感器融合算法的環(huán)境信息來充分定位自動(dòng)駕駛車輛。為了實(shí)現(xiàn)適當(dāng)?shù)亩ㄎ唬赡苄枰诙ㄎ环秶希?em>自動(dòng)駕駛車載感知性能之外的其他先驗(yàn)信息進(jìn)行補(bǔ)充（例如，通過地圖信息，將檢測(cè)到的事件引用到唯一的坐標(biāo)系中）。此外，充分考慮來自自車的信息，以預(yù)測(cè)自動(dòng)駕駛汽車是否將超過ODD限制，這也是激活自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的前提條件，可以防止駕駛員濫用ODD之外的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。
FS_2：靜態(tài)和動(dòng)態(tài)對(duì)象感知
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要其功能行為的所有實(shí)體都可以被感知，并在預(yù)處理后提供正確且有效的信息。分析功能安全的最高優(yōu)先級(jí)放在具有相關(guān)碰撞風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)體上，樣本實(shí)體包括動(dòng)態(tài)對(duì)象（例如其他道路用戶和相應(yīng)運(yùn)動(dòng)的特征），靜態(tài)實(shí)例（例如道路邊界，交通指引和通信信號(hào)）和障礙物。
FS_3：對(duì)象行為預(yù)測(cè)
相關(guān)環(huán)境模型由預(yù)測(cè)的未來狀態(tài)進(jìn)行擴(kuò)展，目的是創(chuàng)建環(huán)境預(yù)測(cè)，解釋相關(guān)對(duì)象的意圖，以便形成預(yù)測(cè)未來運(yùn)動(dòng)的基礎(chǔ)。
FS_2輸出的當(dāng)前世界模型可能不足以作為安全合法地制定FS_4的輸入。因?yàn)樗粌H反映當(dāng)前世界模型而且還反映預(yù)測(cè)未來狀態(tài)的世界模型，以便生成對(duì)動(dòng)態(tài)駕駛情況或“場(chǎng)景”的完整描述。
展開 自動(dòng)輸入CAD模型內(nèi)部信息
版主開個(gè)話題吧，呵，活躍一下
ANSA提供了很好的CATIA模型的接口，通過對(duì)ANSA_TRANSL文件的控制可以獲取所需要的PID，MID，THICKNESS，TITLE。
ANSA藍(lán)寶書里的ANSA_TRANSL文件內(nèi)容如下（見附件）
所用的語言是C
比如說其中一段如下
f(!serial_number) { i=match_string(FILENAME,".");
serial_number=get_int(FILENAME(:i-1));
}
if(!property_id) {
if(serial_number) property_id = serial_number;
else property_id=1;
}
上面的意思是把零件的文件名賦值給PID
如果文件名為字母的話，默認(rèn)給設(shè)置PID為1
如果文件名為數(shù)字的話，則將該數(shù)字設(shè)置為PID
對(duì)于大型企業(yè)設(shè)計(jì)部與CAE部的文件管理制度完善的話，這些自動(dòng)處理提供了很多便利性。也避免了很多人為錯(cuò)誤。
MAT ID ，THICKNESS，。。。。也是同樣道理
ANSA_TRANSL.rar
展開 
基于模型的自動(dòng)駕駛汽車端到端深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略
機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)類似概念是一種稱為模仿學(xué)習(xí)的方法，它允許模型學(xué)習(xí)模仿人類在給定任務(wù)中的行為。
Wayve作為最先發(fā)布最先進(jìn)的端到端模型的公司，用基于CARLA的模擬數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)世界模型和車輛駕駛策略，從而使汽車無需高清地圖即可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。其中，基于模型的模仿學(xué)習(xí) (MILE) 作為一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，更具體地說是一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)架構(gòu)，可以在離線訓(xùn)練期間學(xué)習(xí)世界模型和駕駛策略。MILE 可以采用“泛化推理算法”對(duì)智駕汽車未來行駛環(huán)境進(jìn)行合理且可視化的想象和預(yù)測(cè)，并利用這種能力來規(guī)劃其未來的行動(dòng)。
前言
由于實(shí)際過程中感知到的信息流通常是不完整且嘈雜的，因此AI大模型的應(yīng)用大腦通過“想象學(xué)習(xí)”可以來填補(bǔ)這些缺失的信息。這也就解釋了為什么AI大模型下的智駕汽車能夠在被陽光致盲等情況下仍可以繼續(xù)駕駛。即使短時(shí)間內(nèi)無法進(jìn)行視覺觀察，仍然可以可靠地預(yù)測(cè)其下一個(gè)狀態(tài)和行動(dòng)，以表現(xiàn)出安全的駕駛行為。
類似地，基于模型的駕駛行為學(xué)習(xí)MILE 可以執(zhí)行完全根據(jù)想象預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確駕駛計(jì)劃，而無需依靠實(shí)時(shí)的對(duì)環(huán)境進(jìn)行視覺觀察。實(shí)際上MILE通過使用模型中的想象規(guī)劃，可以執(zhí)行復(fù)雜的駕駛操作，例如駛過環(huán)島、標(biāo)記停車標(biāo)志或轉(zhuǎn)向?yàn)榱吮荛_摩托車手。
從數(shù)量上來說，通過在完全循環(huán)的設(shè)置中運(yùn)行來衡量預(yù)測(cè)計(jì)劃的準(zhǔn)確性。在模型可以看到圖像觀察結(jié)果的觀察模式和模型必須想象下一個(gè)狀態(tài)和動(dòng)作的想象模式之間切換，類似于由于陽光眩光而暫時(shí)失明的駕駛員。
通過自動(dòng)駕駛的動(dòng)態(tài)代理和靜態(tài)環(huán)境在 3D 幾何中進(jìn)行推理，MILE 使用每個(gè)圖像特征的深度概率分布以及深度箱、相機(jī)內(nèi)在和外在的預(yù)定義網(wǎng)格，可以將汽車捕獲的圖像轉(zhuǎn)換到3D空間。
展開 基于學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛汽車路徑跟蹤模型預(yù)測(cè)控制
關(guān)鍵詞：
自動(dòng)駕駛汽車，路徑跟蹤控制器，模型預(yù)測(cè)控制，逆最優(yōu)控制
1 引言
模型預(yù)測(cè)控制（MPC）被認(rèn)為是設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛汽車路徑跟蹤控制器的合適框架。該技術(shù)在每個(gè)時(shí)間步解決一個(gè)優(yōu)化問題，并且可以同時(shí)處理多個(gè)目標(biāo)。此外，它可以適應(yīng)執(zhí)行器和車輛狀態(tài)的物理限制，以確保安全和其他所需的行為。為了為自動(dòng)駕駛汽車制定有效的模型預(yù)測(cè)控制，應(yīng)該定義適當(dāng)?shù)某杀竞瘮?shù)。成本函數(shù)的設(shè)計(jì)往往取決于設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)和精通程度。當(dāng)乘客的感覺被考慮到車輛性能中時(shí)，設(shè)計(jì)成本函數(shù)會(huì)更加復(fù)雜。
從客觀的角度來看，可以通過改善自動(dòng)駕駛汽車的操控行為來提高人類的舒適度和安全性[1]、[2]。這種考慮是對(duì)傳統(tǒng)車輛乘坐舒適性的補(bǔ)充，其主要取決于車輛的振動(dòng)特性[3]-[5]。從主觀角度看，舒適度取決于人的感覺，難以表述為一組成本函數(shù)。作為一種高潛力的解決方案，從人工演示中學(xué)習(xí)成本函數(shù)一直是研究人員的一個(gè)有吸引力的選擇。
為了學(xué)習(xí)成本函數(shù)或成本函數(shù)的一些參數(shù)，許多研究人員提出了逆最優(yōu)控制（IOC）。在這種方法中，對(duì)于未知的成本函數(shù)，專家演示通常用作最優(yōu)控制問題的解決方案[6]。考慮 IOC 環(huán)境下的 MPC 問題，對(duì)于成本函數(shù)的未知參數(shù)，可以將演示輸入視為最優(yōu)輸入序列。
展開 Mobileye自動(dòng)駕駛技術(shù)（四）：責(zé)任敏感安全模型RSS
擁有路權(quán)，而不是爭搶路權(quán)
即使一輛汽車違反了交通規(guī)則進(jìn)入自動(dòng)駕駛汽車擁有路權(quán)的道路，自動(dòng)駕駛車輛也不能由于自己的路權(quán)高而向前沖。而是在有足夠的時(shí)間剎車避免事故時(shí)，必須剎車，否則就要承擔(dān)責(zé)任。
圖 8 路權(quán)
4. 行人和遮擋
現(xiàn)有即使條件下，無法完全避免遮擋情況下的行人事故。RSS模型中同樣定義了這種情況下自動(dòng)駕駛車輛的正確行為。
圖 9 行人和遮擋
四、后續(xù)
可以看出，Mobileye的RSS模型是一套基于人類現(xiàn)有駕駛常識(shí)的數(shù)學(xué)模型，其目的在于規(guī)范自動(dòng)駕駛車輛的決策路徑，判定自動(dòng)駕駛車輛的事故責(zé)任。
RSS模型只有得到政府、企業(yè)和社會(huì)的廣泛認(rèn)可情況下，才有可能得到推廣。目前已有大量組織和企業(yè)開始采用RSS模型：
1、電氣電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE），即將出臺(tái)新的標(biāo)準(zhǔn)“IEEE 2846”是基于RSS制定；
2、 中國交通運(yùn)輸部下屬的標(biāo)準(zhǔn)制定機(jī)構(gòu)“中國智能交通產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”已經(jīng)通過了提議，將采納RSS模型作為其即將推出的自動(dòng)駕駛汽車安全標(biāo)準(zhǔn)的框架；
3、百度Apollo和法雷奧都宣布將引入RSS模型。
展開 2026年，3DGS和世界模型，在自動(dòng)駕駛仿真中的組合
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，本文就不展開了。
而關(guān)于3DGS，我則一直覺得很神秘，因此特地做了一些探索，甚至申請(qǐng)到了商用軟件來試用，因此本文就3DGS怎么嵌入到自動(dòng)駕駛仿真流程中，做一些膚淺的探索。
一、3DGS與世界模型的路線差異
3DGS和世界模型，聽起來都很“高大上”。
雖然都是在做仿真，但在我看來是兩種截然不同的技術(shù)路線。本文不談公式和理論，我們盡量用通俗的語言快速理解其核心邏輯。
一句話總結(jié)世界模型：AI 構(gòu)建的數(shù)字世界模擬器，復(fù)刻現(xiàn)實(shí)規(guī)律，能推演事件發(fā)展與結(jié)果。例如，向世界模型輸入一段視頻、圖片或文字描述，它就能自動(dòng)生成后續(xù)連貫的視頻內(nèi)容。
一句話總結(jié)3DGS：這是一種基于點(diǎn)云優(yōu)化的3D高斯分布表征技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)高保真動(dòng)態(tài)三維場(chǎng)景的快速渲染。簡單來說，它是一種革新性的三維建模技術(shù)——使用者只需手持掃描設(shè)備對(duì)目標(biāo)物體或場(chǎng)景掃描一圈，就能直接生成對(duì)應(yīng)的三維模型（過程如下圖所示）。這種模型的細(xì)節(jié)紋理與真實(shí)世界高度貼合，使得整個(gè)仿真過程兼具高效性與逼真度，對(duì)傳統(tǒng)三維建模技術(shù)形成了降維打擊。
圖片來源：視頻號(hào)-扎克力
所以，你看出來了嗎？3DGS與世界模型屬于兩條截然不同的技術(shù)路線。
3DGS是在傳統(tǒng)仿真技術(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)三維建模環(huán)節(jié)進(jìn)行革新，屬于“老樹開新花”的迭代升級(jí)；
世界模型則走的是AIGC技術(shù)路線，通過直接生成所需仿真數(shù)據(jù)，完全跳過三維建模步驟，屬于“大力出奇跡”的顛覆式創(chuàng)新。
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