駕駛模擬仿真的案例
汽車四化系列論壇——第三屆數字化,網聯化與自動駕駛模擬仿真技術高峰論壇
第三屆
汽車四化系列論壇
數字化,網聯化與自動駕駛模擬仿真技術高峰論壇
2020年12月11-12日 上海嘉定藍宮大酒店
伴隨著智能汽車的浪潮，軟件在汽車中的占比和重要性提升，推動者網聯化、智能化、電動化和共享化等技術創新，“軟件定義汽車”深入人心。
自動駕駛研發模擬仿真系統的工作介紹
自動駕駛模擬仿真系統的目的是為了減少上車測試的開銷和風險，眾所周知谷歌開發的仿真系統CarCraft已經跑了25億英里，而實際車載測試才1000萬英里。
其中將實際上車測試的問題在模擬仿真系統中進行復現并添加各種變化被成為“fuzing”，當時開發的可視化平臺Xview就是模擬仿真系統的一部分，相當于顯示界面。
這樣的模擬仿真系統構成一般包括多個算法模塊，比如：
1. 傳感器模型：攝像頭（游戲引擎類似的功能），激光雷達，雷達，聲納...
2. 高清地圖和虛擬環境（類似VR），一些高清地圖的制造商也可以直接從真實環境中生成，比如三番，紐約，倫敦城市等等；
3. 車輛模型（OEM數據，動力學模型，控制模型），行人，摩托和自行車等等，以前做motion capture的公司有很好的數據，商用的汽車模擬軟件在這些方面很成熟；
4. 道路系統（路徑網絡）和道路特性（地質，坡度，風險，利用率等等）；
5. 環境模型（季節，氣候，天氣，時間如白天/晚上，等等），跟傳感器模擬關系大；
6. 交通模型（交通規則，限速，停車，十字/丁字/環路，紅綠燈，讓路，分岔，匯入等等）；
7. 駕駛模型 (駕駛行為，導航規則，避撞，個人特色，文化，地域等等）；
8. 應用相關的，比如運動規劃，模擬訓練。
下面論文分析中會針對這些問題討論解決方案。
展開 干貨｜自動駕駛系統中感知傳感器實物仿真測試環境構建
隨著智能駕駛技術的普遍應用，智能駕駛相關的測試測量方法也隨之發展。特別是模擬仿真測試領域，在智能駕駛產品開發過程中的應用越來越廣泛。而無論是自動駕駛（AD）還是高級輔助駕駛系統（ADAS），都是依靠高精度攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等感知傳感器對車輛周邊環境進行感知識別來實現的。那么在自動駕駛系統模擬仿真測試實施過程中，系統中感知傳感器是如何進行實物仿真測試驗證的呢。
本文對自動駕駛系統中感知傳感器實物仿真測試環境構建的原理及其相關方案進行介紹。
■ 視覺攝像頭的實物仿真環境構建
視覺攝像頭是感光傳感器，光線通過攝像頭光學模組，映射到光學模組后面的感光芯片上，芯片將光信號轉換成電信號，這些電信號經過濾波、編碼等信號處理步驟，最終形成攝像頭模組的數字視頻信號。視頻數據通過數字視頻接口，傳輸給攝像頭主控制板。攝像頭主控板集成了主處理器、圖像處理單元和攝像頭電源模塊等電路單元，其中主處理器基于人工智能（AI）和圖像處理技術，圖像處理單元對拍攝圖像進行實時的解析。數據經過處理后，車輛前方的車輛、行人以及障礙物被識別出來。
放置在駕駛室內部的自動駕駛系統視覺前向攝像頭，朝著車輛行駛方向。前向攝像頭透過風擋玻璃對車輛前方的環境進行拍攝，前向視覺攝像頭可以識別取景范圍內的車輛、行人、車道線、交通信號燈、交通道路標志等目標。
圖1 視覺攝像頭識別車輛前方場景圖（圖片來源：車元素）
基于上述攝像頭圖像采集和目標處理的原理，針對視覺攝像頭的場景目標模擬仿真可以采用視覺場景再現的方式進行實現。最簡單便利的方式是利用投影的方式，對提前錄制好的視覺場景視頻進行播放，視覺攝像頭可以非常輕易的采集到模擬場景中目標，從而完成對攝像頭目標的模擬。
用于攝像頭目標模擬的投影系統，一般由投影儀、幕布及支架組成。
展開 面向智能駕駛測試的仿真場景構建技術綜述
圖 6 智能駕駛仿真賽的成績評定
Fig.6 Performance evaluation of intelligentdriving simulation competition
在交通建模方法方面，深刻理解交通車輛駕駛行為和彼此交互特征，是面向智能駕駛仿真測試的交通建模基礎和首要任務; 如何挖掘數據信息中車輛駕駛運動的影響規律，建立隨機—危險特征的交通模型，是實現面向智能駕駛仿真測試核心和關鍵。最后介紹了團隊相關研究在 2020 中國智能駕駛挑戰賽仿真賽和世界智能駕駛挑戰賽的仿真場景應用情況。隨著計算機軟硬件、實時圖形圖像處理、虛擬現實，特別是并行處理和圖像渲染等模擬仿真技術的不斷發展，以及對汽車行駛環境模擬和環境傳感器建模技術的不斷提高，基于模擬仿真的汽車智能駕駛仿真測試技術必將成為汽車智能駕駛技術與產品研發核心競爭力的決定性因素。
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展開 
設計仿真 | 直播預告-自動駕駛中V2X仿真測試解決方案
1、從事仿真工作7年，從事自動駕駛領域4年。
VI-grade宣布將于IDIADA駕駛模擬器實驗室舉辦中國首次零原型峰會
與會者將以本次峰會為契機，洞悉中國汽車行業的核心成員是如何應用VI-grade仿真工具、駕駛模擬器以及硬件在環技術，來助推新型車輛的開發進程，并有力應對零原型的挑戰。
· 活動內容 / ACTIVITIES
本次中國零原型峰會將以漢語為主，邀請蔚來、國汽智聯、奇瑞、IDIADA等行業領導者進行關于運用駕駛模擬器進行車輛研發和驗證的主題演講和技術展示。
除了豪華的演講者陣容，與會者還可報名參與駕駛模擬器體驗環節，并將有機會在Applus+ IDIADA駕駛模擬器實驗室的DYNAMIC DiM250上感受模擬駕駛，切身體驗車輛開發過程中VI-grade仿真工具所賦予的增值方案。
此外，參與者還將獲得寶貴的參觀機會，在專人帶領下參觀行業領先的Applus+ IDIADA中國試驗場。該試驗場由Applus+ IDIADA運營管理，玲瓏輪胎投資建造。試驗場總占地150公頃，擁有18條一流的試驗跑道和36座設施齊全的保密車間，是國內綜合性最強、獨立程度最高的試驗場之一。
本次中國零原型峰會將中國汽車行業的知名人士匯聚一堂，包括業界領先的汽車制造企業、汽車行業供應商和研究機構的高級工程經理以及經驗豐富的設計工程師等。參會者將通過形式豐富的茶歇和非正式晚會，在輕松愉快的氛圍中共同探討駕駛模擬的最新趨勢，與同行交換意見，建立長期合作關系。
展開 自動駕駛車輛仿真模擬軟件盤點 附車輛工程仿真下載
此外，使用ControlDesk和LabView的界面可以用來自動運行實驗批次的場景以及運行硬件在環（HIL）模擬。
相關鏈接：
https://tass.plm.automation.siemens.com/prescan
http://www.cheyun.com/content/16897
（基于模型的智能駕駛性能開發和測試方法）
Panosim
PanoSim是一款集復雜車輛動力學模型、汽車三維行駛環境模型、汽車行駛交通模型、車載環境傳感模型（像機和雷達）、無線通信模型、GPS和數字地圖模型、Matlab/Simulink仿真環境自動生成、圖形與動畫后處理工具等于一體的大型模擬仿真軟件平臺。它基于物理建模和精確與高效兼顧的數值仿真原則，利用先進的虛擬現實技術逼真地模擬汽車駕駛的各種環境和工況，基于幾何模型與物理建模相結合的建模理念建立了高精度的像機、雷達和無線通信模型，以支持在高效、高精度的數字仿真環境下汽車動力學與性能、汽車電子控制系統、智能輔助駕駛與主動安全系統、環境傳感與感知、自動駕駛等技術和產品的研發、測試和驗證。
PanoSim不僅包括復雜的車輛動力學模型、底盤（制動、轉向和懸架）、輪胎、駕駛員、動力總成（發動機和變速箱）等模型，還支持各種典型驅動型式和懸架形式的大、中、小型轎車的建模以及仿真分析。它提供了先進的三維數字虛擬試驗場景建模與編輯功能，支持對道路及道路紋理、車道線、交通標識與設施、天氣、夜景等汽車行駛環境的建模與編輯。
展開 應用白皮書 | 駕駛模擬器在車輛動力學底盤開發的應用
車輛重量增加、質量分布變化以及日趨復雜的控制系統需要采用全新方法，而駕駛模擬器正是這場變革的核心。
開發流程始于計算機輔助工程（CAE），通過前置開發工作、優化目標設定及明確技術規范，繼而通過離線仿真優化虛擬模型，最終導入駕駛模擬器進行主觀駕乘感受評估。這一流程可在實體樣車制造前，實現工程師、試駕員、整車制造商與供應商之間的無縫協作。
02 / 白皮書部分摘要
電動汽車的增長已經對行駛與操控(R&H)開發流程產生了顯著變化，電子駕駛控制和輔助系統的日益普及意味著電子系統開發需要新的開發流程來應對挑戰：駕駛模擬器使供應商和整車制造商能夠在不同開發階段對原型車進行虛擬測試。
更重的車身、不同的質量分布與更多的控制系統下，車輛電氣化帶來了涉及供應商與整車制造商的復雜變革。電動傳動系統額外的車輛動力需要現代底盤承載，顯著影響輪胎性能，為汽車開發流程增添了新的復雜性。
如何在開發過程的每個階段提供集成平臺，確保車輛達成既定的行駛與操控性能目標？
在開發流程早期應用駕駛模擬器的技術與市場優勢，了解如何和第三方軟硬件輕松協同。
如何將駕駛模擬器技術整合至R&H開發流程？
03 / 白皮書部分案例
輪胎研發領域正是這一協作模式的典范。
輪胎對車輛動態表現具有決定性影響，借助駕駛模擬器可在研發初期完成輪胎模型的開發與驗證。
以固特異輪胎橡膠公司為例，其通過應用我們的駕駛模擬器仿真技術加速研發進程，持續鞏固其作為整車制造商首選合作伙伴的優勢地位。
若需深入了解仿真驅動的車輛動態性能開發解決方案，歡迎聯系我們獲取完整白皮書。
展開 直播預告 | 如何構建高精度攝像頭仿真模型
精彩直播預告
在自動駕駛仿真領域，攝像頭仿真模型的精度直接影響到虛擬環境中感知系統的表現和測試效果。為了實現高精度的攝像頭仿真模型，我們需要考慮多個因素，包括相機的視場、分辨率、鏡頭畸變、CMOS仿真、ISP仿真等物理特性。同時，仿真模型還需精確模擬不同環境條件下的攝像頭性能，比如低光照、霧霾、雨雪等極端天氣的影響。此外，我們還將涵蓋與攝像頭仿真相關的其他重要領域，比如語義分割圖、深度圖仿真和多相機組配置等。
在自動駕駛技術的發展過程中，精確的感知能力是決定系統安全性和可靠性的關鍵。而攝像頭仿真作為自動駕駛感知系統的重要組成部分，面臨著多個行業痛點：
1、真實相機內部結構復雜，通用的仿真環境往往無法完全準確地再現實際攝像頭的物理特性；
2、現實世界里環境復雜且多變，直接影響感知系統的表現效果，環境噪聲對攝像頭的影響和效果需要被準確模擬；
3、隨著自動駕駛系統對環境理解的要求越來越高，語義分割圖和深度圖的仿真需求愈發迫切。
當遇到以上問題時如何輕松應對？海克斯康有高招！本期海克斯康直播講堂請到了我們VTD自動駕駛模擬仿真軟件應用專家秦磊為我們深入探討如何通過VTD軟件構建高精度的攝像頭仿真模型，結合具體案例，分析攝像頭在自動駕駛仿真中的應用。鎖定直播間，精彩搶先看！
3月13日 14:00
▲ 掃碼參與報名
立即預定
直播內容聚焦
仿真環境如何準確地再現實際攝像頭的物理特性?
如何準確模擬環境噪聲對攝像頭的影響和效果?
如何實現語義分割圖和深度圖的仿真?
? 相機傳感器仿真的完整數據鏈路解析
? 語義分割與深度圖仿真案例介紹
? 相機傳感器配置與多相機組參數設定
秦 磊
海克斯康 VTD自動駕駛模擬仿真軟件 應用專家
華中科技大學工學碩士。
展開 應用分享 | Idiada利用動態駕駛模擬器進行L2級自動駕駛駕駛員參與度研究
原文標題：《L2自動駕駛駕駛員參與度研究：伊狄達40人試驗數據分析》
原文鏈接：點擊查看
此轉載已獲得 Applus IDIADA 同意，內容僅供學習交流使用。
關于 VI-grade：
VI-grade是實時仿真和專業駕駛模擬器解決方案的領先供應商，可加速整個車輛交通行業的產品開發。VI-grade的駕駛模擬器包括從靜態桌面解決方案到全尺寸駕駛員在環動態模擬器，使主機廠、供應商、研究中心、賽車隊和高校能夠減少物理原型的開發并加速創新。
VI-grade在仿真領域擁有超過30年的經驗，總部位于德國達姆施塔特，在意大利、英國、日本、中國和美國設有技術中心。
自2018年9月以來，VI-grade成為思百吉的一部分。思百吉公司在四個主要領域開展業務——材料分析、測試與測量、在線測量儀器和精密控制，并廣泛服務于從車輛交通到航空航天、電子、能源、采礦、制藥等眾多行業。
有關VI-grade的更多信息，請訪問www.vi-grade.com
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VI-grade中國區聯系人：周百旺
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展開 自動駕駛車輛仿真-MSC 軟件總裁兼首席執行官 Dominic Gallello 對自動駕駛車輛仿真構架模塊的思考
我們需要重點關注哪些因素，才能讓無人駕駛車輛像當今的手機那樣實現“預期”技術？MSC 軟件花費了大量的時間來完善軟件工具，以幫助工程師通過計算機仿真來設計更快速、更輕便且更安全的車輛。但是，要從仿真由人駕駛的汽車過渡到仿真由車輛控制中樞駕駛的汽車，還需要彌補當今車輛設計過程中的巨大空
白。
由于無人駕駛車輛既新穎又復雜，因此需要對無數不同汽車品牌之間的車輛間通信進行規范。例如，福特貨車與豐田轎車之間的通信。同時還必須處理仍與其他道路基礎設施（例如路燈、道路標志等）進行互動的各種外部傳感器輸入的數據。
為預測無人駕駛車輛的性能可信度并確保安全，汽車公司已擴大了其仿真技術的使用范圍并采用了新技術。
MSC 軟件預測，以下五種構架模塊將成為無人駕駛車輛整體仿真成功的關鍵。
由脫機到實時
當涉及到對日益復雜的汽車系統進行真實性驗證時，實時仿真絕對是關鍵所在。盡管脫機解決方案仍能夠繼續解算擁有極高復雜度的精密模型，但以下兩個主要原因使得對實時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。這些實物資產有著限定的通信速度，并且相關的仿真模型必須能跟得上這一通信速度。實物與仿真世界之間的連接是實時模型的定義。
其次，車輛開發（包括動力學）的傳統目標是對設備進行驗證。而人類駕駛員，無論是對測試指令按部就班還是對各種情況當機立斷，都不會被視為一個需要進行驗證的“系統”（除進行駕照考試之外）。
自動駕駛車輛概念從一開始就徹底推翻了這種模式。現在，“駕駛員”無疑是車輛中最為復雜的系統，同樣必須對其進行驗證。不妨試想一下，自動駕駛的校車“司機”需要經歷多少個場景的仿真測試才能被認為是安全可靠。
展開 
美大學安裝高保真駕駛模擬器 助力自動駕駛系統研究
據外媒報道，美國德克薩斯大學奧斯汀分校（UT-Austin）安裝了一個完全集成式的高保真Cruden駕駛模擬器，以對自動駕駛系統學術研究提供協助。
德克薩斯大學奧斯汀分校的一個汽車駕駛員在環（driver-in-the-loop）模擬器上已經安裝了Cruden。奧斯汀分校的Walker機械工程系是北美最知名的研究機構之一，該系將利用Cruden AS1基于動作的系統，在其硬件在環（HIL）測試設置中添加人類駕駛員輸入，以研究自動駕駛汽車控制系統的性能。
德克薩斯大學奧斯汀分校需要一個結合了HIL和駕駛員在環（DIL）系統的汽車模擬器，即一個定制裝置，可輕松、無縫地呈現多種駕駛環境和車輛類型，并且盡可能地接近現實。
該Cruden模擬器集成了奧斯汀分校現有的dSpace Scalexio模塊化實時硬件仿真系統以及dSpace ASM車輛和交通模型。該系統可用于多智能體模擬，以評估智能車輛的交通情境，包括評估復雜的車輛動力學。
將多智能體模擬與DIL模擬結合是業界首創，可實現在主客觀場景進行車輛測試，以及研究未來移動出行項目，可以呈現真實現實場景，但是有人類在模擬器后面進行操作。
展開 美國模擬器件公司加入百度阿波羅自動駕駛平臺 優化自動駕駛解決方案
蓋世汽車訊 據外媒報道，總部位于馬薩諸塞州諾伍德的芯片制造商美國模擬器件公司（Analog Devices, Inc.）近日宣布，將與中國互聯網巨頭百度合作，共同推進自動駕駛發展。
兩家公司將基于百度的自動駕駛系統平臺阿波羅項目（Project Apollo）合作，有望優化該開放平臺包括傳感器融合、算法和生態系統合作伙伴等在內的自動駕駛解決方案。
美國模擬器件公司的自動駕駛交通與安全副總裁Chris Jacobs表示：“中國傳統汽車公司和新興造車企業研發出了令人驚嘆的創新產品。模擬器件公司在自動駕駛、座艙電子設備、電動汽車（EV）和混合動力車（HEV）動力系統方面都可以提供開創性的優勢。我們很高興能與百度合作，而且將致力于提供尖端解決方案，以幫助推動不斷快速發展的智能駕駛技術。”
據美國模擬器件公司所說，此次合作將致力于提供全面、系統、可靠的解決方案，以解決自動駕駛和智能網聯的關鍵問題，推動未來智能交通的發展。兩家公司將共享資源和技術，進一步開發阿波羅項目的傳感和導航應用。其傳感和導航應用包括雷達、激光雷達、慣性測量裝置（IMU）、A2B/C2B總線以及數字信號處理（DSP）產品。
美國模擬器件公司表示，其傳感器數據的質量可讓阿波羅自動駕駛平臺的人工智能（AI）系統更好地了解周圍世界，并能在潛在障礙出現之前做出明智的決策，從而有助于減少自動駕駛車輛事故。此外，其包括雷達、激光雷達、慣性測量裝置在內的Drive360導航和感知解決方案，可作為車輛周圍的安全防護罩，因為此三種傳感模件可融合在一起，賦予車輛視覺和感覺。
百度去年向第三方開放了其自動駕駛技術，以加速發展，幫助其與其它研發自動駕駛的公司競爭。
展開 自動駕駛虛擬仿真技術（四）：仿真測試流程及要求
圖 3 自動駕駛仿真測試執行環節
1、測試需求分析
仿真測試需求通常包括被測自動駕駛系統的功能及性能需求、對仿真結果的輸出需求及仿真測試平臺的自身需求等。
被測自動駕駛系統的功能及性能需求：功能規范、性能指標、架構框圖、設計運行范圍、測試范圍等；
對仿真結果的輸出需求：輸出的數據格式及內容、輸出數據頻率、結果分析；
仿真測試平臺的自身需求：同步性、實時性、穩定性等。
2、測試配置
測試配置指根據測試項目和需求，對仿真測試平臺進行參數配置，具體包括：
車輛模型配置：主要設置空氣動力學、動力傳動系統、制動系統、轉向系統、懸架系統、輪胎等；
靜態場景配置：主要設置道路參數，包括道路、標線、標志、護欄、植被、路燈、天氣等；
動態場景配置：主要是目標模型的輸入，包括車輛、行人、動物及他們之間的動態關系；
傳感器模擬配置：根據攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達的物理特性進行建模；
控制器配置：主要是設置供電配置電壓、接口配置和協議配置。
3、接口定義
包括數據格式接口、通信接口、執行器和控制器之間的接口以及特殊接口等。
4、設計測試用例
測試用例的設計應兼顧充分性和效率原則，且對自動駕駛測試任務的描述、搭建和執行過程，具有可重復性。
測試用例主要描述功能、靜態場景、動態場景、期望測試結果、通過標準等。
5、測試執行
測試執行指根據被測系統測試需求，制定試驗大綱，再通過軟件運行，開展具體的仿真場景測試工作，從而取得測試對象針對仿真平臺輸入信號的響應數據的過程。
展開 設計仿真 | 海克斯康VTD智能駕駛仿真方案—Camera
隨著自動駕駛技術的飛速發展，行業對測試精度和安全性的要求也越來越高。與傳統的道路測試相比，虛擬仿真能夠模擬各種復雜的駕駛環境，不受天氣、道路條件等因素限制。自動駕駛系統需要依靠搭載的傳感器感知外界環境，識別道路標志、檢測行人、估測物體距離等，從而做出安全、精準的駕駛決策。海克斯康作為自動駕駛汽車開發全鏈路測試方案的提供方，其VTD（Virtual Test Drive）軟件被廣泛應用于各類自動駕駛算法及汽車研發的測試工作中，該軟件在模擬高精度的交通仿真場景的同時，還兼具各類傳感器數據的物理仿真。
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海克斯康VTD Camera仿真概述
自動駕駛仿真系統能夠對傳感器數據進行分析處理來感知周圍環境，并以此為依據進行決策。視覺感知是自動駕駛系統的關鍵技術，在傳感器仿真中，相機傳感器尤為重要。基于逼近真實道路場景的視覺環境，VTD的相機傳感器能夠配置現實世界中真實相機的內參外參，模擬鏡頭畸變、CMOS成像、ISP仿真等多種相機成像數據。不僅能夠模擬虛擬環境中的光照、天氣、物體遮擋等因素，還可以還原真實相機的物理特性，更加貼近真實駕駛環境，從而為自動駕駛測試中傳感器算法提供逼真的圖像數據。
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Camera仿真的數據鏈路
簡化相機模型
Camera=Lens+Cmos(raw,R/G/B)+ISP(Control+rgb/Yuv)+feature&noise(env&cam)
為了更加真實地模擬實際相機的物理過程，仿真相機傳感器的數據處理鏈路分為鏡頭、CMOS傳感器、圖像信號處理（ISP）模塊，以及特性和噪聲模擬四個主要部分，用以在仿真系統中再現真實相機的工作機制和輸出結果。
1、鏡頭仿真與畸變模擬
鏡頭是光學系統的核心，它決定了光線進入相機時的折射、聚焦和畸變。
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