動態場景仿真的案例
自動駕駛虛擬仿真技術（三）：仿真測試場景數據格式
作者 | HYZY
出品 | 焉知
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一、相關標準體系
1、OpenX
目前最受關注的仿真測試場景數據格式標準體系是德國自動化及測量系統標準協會（ASAM）推出的OpenX系列標準體系，該標準體系試圖從靜態仿真場景、動態仿真場景 、環境場景等多個維度對仿真測試場景數據格式進行標準化。
圖 1 OpenX自動駕駛仿真測試標準體系
OpenX系列標準現主要包括OpenDRIVE、OpenSCENARIO、Open
Simulation Interface(OSI)、OpenLABEL和OpenCRG五大部分：
OpenDRIVE和OpenCRG主要定義了靜態場景的數據格式；
OpenSCENARIO針對動態場景的數據格式；
OpenLABEL將對于原始數據和場景給出統一的標定方法；
OSI連接了自動駕駛功能與仿真工具，同時集成了多種傳感器。
2、RoadXML
RoadXML將交通環境劃分為四個層次，以利于實時應用程序的快速數據訪問：
拓撲層：描述元素在路網中的位置和連接關系
邏輯層：描述元素在道路環境中的意義；
物理層：描述元素的屬性（路面或障礙物）；
可視化層：描述元素的幾何形狀和三維特征。
展開 5G仿真解決方案 | 通信場景仿真與探索
射線多重反射
射線反射與透射
SBR+在考慮多次射線反射的同時，還添加了邊緣一致性理論，繞射一致性理論以及表面爬行波等多方面影響分析，具有非常高效的仿真速度，具有非常好的精度，在大型平臺的天線布局，以及場景級高頻應用中效果非常好。還可提供可視化射線追蹤模擬功能，幫助快速研究大型場景中的射線軌跡和傳播方式。
通過軟件內置的動態仿真功能，對被測物體的軌跡參數化設定，還可以進行用戶動態場景仿真。通過對用戶行為模型訓練參數、用戶系統的耦合矩陣提取，信號處理算法可以與軟件接口，實現用戶動態場景波束跟蹤、信道建模與抗干擾分析。
3
鏈路建模及仿真計算
5G通信鏈路傳播中還要考慮到信道衰落的影響。5G低頻覆蓋范圍廣，衰落模型符合統計分布；而5G毫米波頻段基本依賴視距傳播，不以衍射為主，覆蓋考慮多次反射效應，并且受雨雪影響，信道模型更為復雜，傳統的統計模型已經不符合毫米波頻段應用需求。
展開 5G仿真解決方案 | 天線布局、覆蓋與場景的先進求解技術
動態目標RCS仿真與成像
而自2018.2版本以后，HFSS軟件新增加了SBR單獨的仿真環境，可以建立理想的天線源，也可以導入仿真好的天線方向圖結果，進行道路場景的動態參數掃描與頻率掃描分析。然后通過腳本功能進行IFFT變換為時域數據，得到ISAR、Range Profile、Water Fall、Range Doppler等成像結果。
無人駕駛動態場景仿真
仿真APP—面向特定場景的專用仿真工具
仿真APP，是基于自主通用多物理場仿真平臺Simdroid無代碼化封裝，面向特定場景的專用仿真工具。可固化仿真模型、流程、知識、經驗等，通過仿真APP商店—Simapps實現云端部署與在線應用，為各行各業提供仿真支持。仿真APP能輔助產品研發，也能提供產品使用場景的仿真分析，幫助用戶科學合理地使用產品。賦能合作：
https://www.simapps.com/v2/ad/app
仿真APP的特點與價值
1、固化工業知識&仿真模型：
具象化工程實踐與仿真知識，形成行業化、專業化、場景化應用
2、參數化、全自動，基于瀏覽器操作、簡單易用
移動端、桌面端，輸入參數在線計算，即可獲得專業仿真結果
3、賦能工業品：
每一個仿真APP都是每一個產品物理實體的數字孿生體
4、可視化仿真開發環境：
無需掌握編程語言，圖形化交互界面，無代碼化便捷完成仿真APP開發工作
仿真APP賦能千行百業
相較于傳統CAE仿真軟件，Simapps實現了仿真APP的云端部署和在線應用，用戶無需理解仿真操作系統和開發過程，也不需要安裝任何仿真軟件，只需登陸Simapps就可以實現在線仿真計算，更加靈活、輕巧、易用。廣大制造企業用戶可以零門檻低成本、跨平臺跨終端、隨時隨地使用仿真APP，提升產品設計效率，降低研發成本，縮短研發周期。 同時，仿真APP也可編譯成可執行文件（exe格式），可脫離軟件平臺在任意電腦端使用。仿真APP賦能每一個工業品，助力企業提升產品競爭力。
展開 
設計仿真 | 直播預告-場景仿真在智能LED大燈測試中的應用實踐
?？怂箍倒I軟件VTD作為智能駕駛車輛（系統）虛擬仿真測試全棧式解決方案提供商，為智能LED大燈的開發和測試提供了以虛擬場景為基礎的仿真測試，可滿足算法開發不同階段測試需求，實現SIL/HIL等在環測試系統的構建，有效地提升了智能大燈的開發效率，降低產品的測試成本。
本期直播海克斯康講堂請到了技術專家謝錦程為我們帶來場景仿真在智能LED大燈測試中的應用實踐，從智能LED大燈的測試原理、解決方案到實際應用等方面展開詳細講解，歡迎預約報名！
2月29日 14:00
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立即預定
直播內容聚焦
?? 智能LED大燈技術在當前智能化車輛中的應用
?? 基于VTD的智能LED大燈仿真測試原理及解決方案
謝錦程
?？怂箍倒I軟件技術專家
具有豐富的智能駕駛車輛在環測試系統開發與調試工作經驗，負責基于VTD的智能駕駛仿真解決方案以及相關二次開發工作。
展開 自動駕駛驗證的多重場景仿真
為了構建驗證和確認框架來實現不同交通狀況的大量仿真以確認整車性能，需要解決兩方面關鍵要素：測試自動化工具鏈與車輛的準確虛擬表示、傳感器與環境。
注冊參觀看此網絡研討會，了解將數據管理、測試自動化和結果后處理功能融合在一起的無縫工作流。
探索：
融合了幾種產品（Simcenter Prescan、HEEDS 和 Amesim）的無縫工作流
能夠自動創建和執行的場景和多種仿真
高度細化且準確的場景創建
點擊鏈接 獲取完整內容：http://avz6v7gw1lfs7v7u.mikecrm.com/9hNbL9z
展開 面向智能駕駛測試的仿真場景構建技術綜述
這些研究從不同角度推動了場景生成技術的快速發展，但往往采用參數遍歷搜索思路來確定系統狀態空間，對于明確的場景空間構建方法仍存在很多不足。同時由于場景搜索無限擴展導致研發測試過程費時耗力。此外具有危險特征的場景構建不同于傳統工況參數遍歷生成方法，需深入探究主車行駛的安全邊界，使得構建后的場景能夠提供對應真實駕駛的有效信息，以實現場景危險特征的強化生成，不僅能覆蓋簡單 ADAS 的功能，也能應對 Level4級以上智能駕駛系統加速測試。
綜上分析，如何建立場景極限與邊界特征的描述方法，是設計和實現場景構建與自動生成的關鍵。場景的自動生成方法仍需進一步研究，極大發揮智能駕駛的加速測試潛能，更好地為汽車智能駕駛的開發提供測試驗證服務，提升車輛主動安全性能。
交通仿真建模
交通仿真建模技術是智能駕駛仿真場景構建的重要組成部分。通過對可影響智能駕駛系統的具有自主反應性的周邊運動要素，包括周邊行人與交通車等諸多動態目標的信息融合、模擬和預測，構建一個具有復雜性、危險性和隨機性等的動態交通環境。交通仿真建模最早出現在交通工程領域，將車輛看做移動的剛體，采用運動學機理模型描述車輛跟馳和換道行為規律，實現大規模的交通系統模擬，用于宏觀交通的管控、交通擁堵分析及疏導等研究。然而在真實交通環境中的行人或駕駛員操作的交通車輛運動行為具有很強的差異性和不確定性，導致交通環境動態變化往往呈現出復雜、隨機、危險和難以預測等特征。
展開 如何閉環自動駕駛仿真場景，實現從“重建”到“可用”？
一、引言
在自動駕駛技術飛速發展的當下，高精度、高保真的仿真場景構建成為關鍵。3D Gaussian Splatting（3DGS）憑借高效渲染與逼真場景還原能力，逐漸成為三維重建與仿真領域的焦點。然而，實際應用中，如何將多源異構數據高效轉化為可用的 3DGS 場景，如何保障場景與真實環境的一致性，成為了行業難題。
針對3DGS 落地自動駕駛仿真的核心痛點， aiSim 打造從原始數據標準化到高保真仿真驗證的全流程方案：用 aiData 工具鏈讓多源數據有序協同；借算法組合保障場景高度逼真；以 GGSR 渲染器實現 “高效 + 真實” 渲染閉環；并能自由配置暴雨、夜晚等環境，模擬多模態傳感器，疊加虛擬交通流，覆蓋自動駕駛極端測試工況。
二、3DGS 底層技術剖析
3DGS 是一種基于 3D 高斯分布的三維場景表示方法，其核心在于將場景中的對象轉化為多個 3D 高斯點，每個高斯點就像一個攜帶豐富信息的 “數據膠囊”，囊括了位置、協方差矩陣和不透明度等關鍵信息 ，以此勾勒復雜場景的幾何輪廓與光照特性。
從構建流程來看，3DGS 首先借助 SfM（Structure from Motion）技術開啟數據預處理征程。該技術通過對多視角圖像的分析，校準相機位置并精準恢復其內部和外部參數，進而生成稀疏點云，為后續的場景構建搭建起基礎框架。基于這些稀疏點云，一組 3D 高斯點被初始化，每個高斯點的位置、協方差矩陣和不透明度等初始值得以設定。
在訓練階段，3DGS 不斷對高斯點的位置、形狀和不透明度進行精細調校。3DGS 創新性地采用自適應密度控制策略，在每次反向傳播后，去除那些對場景表達貢獻較小的不重要高斯點，并依據場景細節的需求對高斯點進行分裂或克隆操作 。
對比傳統的神經輻射場（NeRF）方法，3DGS 凸顯優勢。
展開 雷達場景仿真測試如何助力自動駕駛研發？
還有些解決方案采用了只包含少數幾個 RTS 的天線墻，這意味著目標可以出現在場景中的任何地方，但不能同時出現。在靜態或準靜態環境下，這種方法可以測試橫向移動的少數幾個目標，但受到機械臂速度的限制。這些方案的視場（FOV）也很有限，無法分辨距離小于 4 米的目標。在測試雷達傳感器時，如果目標數量不夠多，就無法反映出完整的駕駛場景，重現真實環境中的復雜情況。
場景仿真測試的優勢
是德科技此次發布的雷達場景仿真器，結合使用幾百個微型射頻（RF）前端構成一個可擴展的仿真屏幕，最多可以呈現 512 個雷達目標，仿真距離最近為 1.5 米，支持客戶在實驗室中仿真復雜的真實駕駛場景并進行測試。
從是德科技發布的信息來看，這款雷達場景仿真器具有三個方面的優勢。一是，視野寬廣?？梢詭椭走_傳感器在更寬廣的連續視場(FOV)（水平方向 +/-70°，垂直方向 +/-15°）內發現更多目標，還支持仿真近距離目標和遠距離目標。能夠生成距離在1.5-300米、速度在0-400 km/h的靜態和動態目標，憑借小于1度的角度分辨率提供多目標、多角度駕駛場景仿真。
二是，能夠測試復雜的真實環境。汽車制造商可以在實驗室內設定各種環境條件變量、交通密度、速度、距離和目標總數，真正仿真現實駕駛場景。無論是常見情況還是極端情況，都可以提前進行測試，最大限度降低風險。
三是，加快算法學習速度。為在實驗室中測試復雜場景提供了一個確定的真實環境，此前只能在道路上進行這樣的場景測試。盡早進行場景測試將會顯著加快駕駛輔助和自動駕駛系統算法的學習速度，同時也擺脫人工測試或機械自動化測試導致的效率低下問題。
“當然最終的道路測試還是需要的，但我們希望能夠在實驗室里把盡可能多的問題提前解決掉，然后在真實的道路上做性能驗證，提升測試效率?！弊詯傉f道。
展開 一文了解5G通信設備、基站與場景仿真解決方案
光通信芯片/封裝/系統設計
光模塊SI/PI設計
高速連接器設計
電磁兼容分析
系統散熱設計與優化
電-熱-結構多物理場分析
03核心網（數據中心）
5G核心網是5G網絡實現不同場景切片的關鍵，涉及大量的數據中心和人工智能技術，此場景下的熱分析和電磁兼容分析是保證穩定可靠的關鍵。
數據處理芯片/封裝/系統設計
數據中心高速PCB SI/PI分析
電磁兼容分析
系統散熱設計與優化
Ansys為5G提供從nm級場景到km級場景的多物理域仿真方案：
Ansys 5G解決方案，覆蓋了從芯片設計到3D-IC到PCB仿真到自動駕駛再到城市級場景分析的跨緯度仿真方案，也包含了電磁，結構，流體，光學，半導體，系統等多物理域解決方案，實現了真正的多物理全場景的5G解決方案。
為5G芯片研發提供系統級芯片 (SoC) 解決方案
獨有的陣列天線仿真技術，結合場路協同仿真，實現5G mMIMO設計的快速和精準設計
仿真工具能模擬天線到天線耦合和環境對信號傳播的影響
為5G設備提供了多物理場仿真平臺，基于真實工況提升產品的可靠性
Ansys 5G解決方案，給客戶帶來了高精度的電磁，結構，流體，半導體等各物理域的高精度仿真工具，讓5G產品的設計和研發更為高效，同時，基于統一Ansys平臺下的從nm級到km級的多物理域仿真，極大地縮減了數據傳遞帶來的流程復雜化和精度損失。
典型應用案例：
相關資料：
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您也可以聯系Ansys中國官方售前咨詢，獲取更多相關資料：400 819 8999
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展開 面向自動駕駛車輛驗證的抽象仿真場景生成
因此，建模與仿真是實現自動駕駛車輛驗證目標必不可少的工具。
本文提出了一種用于自動駕駛車輛驗證的抽象仿真場景生成框架。
場景和相關斷言由基于矩陣的語義語言定義，并在仿真中轉化為測試場景。該框架允許設計所有可能的道路拓撲并驗證生成的場景?？蚣苤猩傻?em>場景為其他平臺中可能的罕見條件擴展測試提供了基本事實。這項工作有四個主要貢獻：
開發了一種模擬方法，在生成場景時使用語義語言定義場景。
提出了一種在模擬中用每種可能的線或曲線組合組成道路的方法，這對于實現真實道路的建模至關重要。
定義了一種方法，將不同車道數的路段相互縫合，而不會在模擬中產生錯誤。
為建議方法中的每個附加路段提出了一種自我驗證方法，這對模擬效率至關重要。
目前的大多數方法都是針對整車堆棧進行測試，從場景感知和理解到在場景中做出行動決策。在我們的方法中，我們主要關注決策步驟。換言之，我們的方法旨在測試被測AV的決策，在任何其他條件下都沒有任何問題。這個焦點決定了仿真平臺。該框架需要對物理世界進行簡單的建模，而不需要對環境條件進行詳細描述。為此，選擇MATLAB作為仿真平臺。MATLAB ADAS工具箱將場景中的參與者簡單地表示為方框。
圖1顯示了模擬框架組件的分解。中間的灰色區域是AV的大腦，通過輸入創建的場景運行。頂部的模塊定義了用戶如何與框架交互以生成場景。仿真框架從主程序開始，主程序有一定的調整和輸入選項。然后根據這些輸入隨機生成場景，并將其輸入到實際模型中。在這里，生成場景，將ego車輛（測試中的車輛）放入其中，并在整個感知、做出決策和采取行動的循環中運行每個步驟，ego車輛對其作出響應。
展開 
PKPM-CAE建筑仿真模塊正式發布，三大核心應用場景助力復雜結構設計
PKPM-CAE建筑仿真模塊正式發布，三大核心應用場景助力復雜結構設計
1. PKPM-CAE研發背景
PKPM-CAE基于云原生技術開發，支持桌面端和web應用，對標國外主流商業仿真軟件（ABAQUS和ANSYS），擁有自主知識產權的網格劃分內核和通用有限元計算內核，致力于滿足國內土木領域乃至全工業領域的通用仿真分析需求。
PKPM-CAE涵蓋各種常用仿真分析功能（如模態、靜力、穩定性、隱式/顯式動力學、諧響應、譜分析、極限承載力分析等），擁有20余種工程仿真單元類型（如梁、桿、索、板、殼、膜、三維實體、連接單元、表面單元等），包含10余種工程仿真材料本構模型（如金屬、混凝土、巖土等），支持工程仿真中各種非線性類型（如幾何、材料、狀態（接觸和生死單元）等），支持各種常用廣義連接模式（如耦合、綁定、嵌入、以及自定義約束方程和主從自由度等）。
PKPM-CAE還實現了多種建模軟件和分析軟件的集成，提供豐富的外部軟件接口，可導入PKPM/YJK的結構設計模型，ABAQUS/ANSYS的有限元計算模型，同時正在擴展STL、IGS、OBJ、IFC等通用幾何模型接口。
PKPM-CAE目前已發布PKPM-CAE通用仿真和PKPM-CAE建筑仿真兩大模塊。PKPM-CAE通用仿真模塊面向大土木領域乃至全工業領域，PKPM-CAE建筑仿真模塊則致力于滿足建筑結構設計中的各類仿真需求。
PKPM-CAE建筑仿真模塊已于近期正式發布，面向建筑結構設計領域，提供三大典型應用場景。
2. PKPM-CAE建筑仿真三大典型應用場景
PKPM-CAE在建筑工程仿真模擬領域的典型應用場景主要包括三類：①復雜節點靜力/極限強度分析，可以解決結構設計中的復雜節點分析問題。
展開 【產品介紹】格物云CAE——一站式場景化工業級CAE仿真云平臺
02 不可壓縮流體仿真模塊
不可壓縮流體仿真模塊基于有限體積法，對流體流動現象進行數值仿真（CFD），支持非高速歐拉單相不可壓縮流體的湍流仿真，具備多種湍流模型。
六. 使用場景
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康謀分享 | 物理級傳感器仿真：破解自動駕駛長尾場景驗證難題
05 物理建模與標準的行業協同
從鏡頭畸變模型、CMOS 噪聲鏈到 LiDAR 多回波和天氣衰減，物理級建模讓仿真的“數據表現”不再是肉眼看起來真，而是“行為上真實”。而標準化的材料規格，如 ASAM OpenMATERIAL 3D，更是將它推向行業共識。
這一切，最終目標都是構建一個“可信仿真”的閉環：真實物理參數驅動的模型 → 標準化定義的材料屬性 → 支持跨平臺共享與驗證 → 支撐自動駕駛場景真實測試與算法驗證。
而將這些關鍵模塊實現并集成于仿真平臺中（即 aiSim 所專注的），才是落地這一周期驗證環路的技術核心。
具體的 Raw 圖參數調教示例、LiDAR 參數配置樣板或圖示優化建議可獲取
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