虛擬仿真數據生成的案例
SimData：基于aiSim的高保真虛擬數據集生成方案
一、前言
在自動駕駛感知系統的研發過程中，模型的性能高度依賴于大規模、高質量的感知數據集。目前業界常用的數據集包括 KITTI、nuScenes、Waymo Open Dataset 等，它們為自動駕駛算法的發展奠定了重要基礎。
然而，構建真實世界的感知數據集并非易事——不僅需要投入大量人力、物力與時間成本，還需要面對數據采集受限、隱私合規、標注耗時以及極端場景（corner case）難以獲取等諸多挑戰。
在此背景下，高保真虛擬數據集正成為自動駕駛感知算法研究的新方向。通過仿真平臺生成的虛擬數據，不僅能夠快速擴充數據規模，還可靈活構造復雜路況、惡劣天氣及罕見事件，為模型提供更全面的訓練樣本。
基于此，本文介紹全新的高保真虛擬數據集——SimData。SimData依托aiSim的高精度物理建模與逼真視覺渲染能力，能夠生成多傳感器同步數據（包括相機、激光雷達、雷達、IMU 等），實現與真實世界數據一致的多模態特性。SimData數據結構嚴格遵循nuScenes數據集格式規范，可直接使用官方nuscenes-devkit工具解析和可視化，大幅降低開發者上手成本。
本文將介紹SimData的核心特性與構建流程，并展示其在典型感知任務中的表現。SimData 正式版及相關對比測試報告將于近期發布。
二、SimData構建過程
1、傳感器布局
在 aiSim 仿真平臺中，我們嚴格復現了 nuScenes 數據集的傳感器布局，以確保數據結構和多模態同步特性的一致性。 仿真車輛共配置了 6 路環視相機、5 個雷達（Radar）、1 個激光雷達（LiDAR）、1 個慣性測量單元（IMU）以及 1 個定位系統（GPS）。 其中，相機與雷達的采樣頻率均為 40 Hz，激光雷達的采樣頻率為 80 Hz，能夠滿足高時序精度的多傳感器同步采集需求。
展開 自動駕駛虛擬仿真技術（三）：仿真測試場景數據格式
表 2 動態仿真場景要素
環境要素
屬性
光照
強度、顏色、方位
霧/霾
能見度、范圍、濕度、密度、反射衰減
雨雪
降水量、濕度、反射衰減
風
強度、方向
云
相對位置
可以看出，環境場景數據相當復雜，目前行業內尚無通用的環境場景數據格式，在后續的OpenSCENARIO標準中計劃納入該部分數據。
自動駕駛虛擬仿真技術（一）：自動駕駛虛擬仿真概述
自動駕駛虛擬仿真技術（二）：仿真測試場景設計
CAE仿真與大數據、虛擬現實以及人工智能
仿真是從模型到數據，而大數據則是數據到模型。大數據對建模仿真的挑戰主要體現在思維方式、科研方式和方法手段等方面，利用現有建模仿真技術處理大數據還存在問題。比如，傳統的仿真思維方式認為仿真是基于模型的活動，其科研方式是根據系統實驗的目標建立系統模型，進而建立仿真系統運行系統模型，最后再分析、處理模型運行結果。
那么，未來，仿真結合大數據會有怎樣的發展？這個問題還在探索中，但從目前來看，至少大數據為仿真結果的分析提供了更好的手段，為復雜系統的建模提供可新的出路，更為長遠地看，大數據有助于人類實現智能仿真。
圖1 仿真與大數據
仿真與虛擬現實的碰撞
虛擬現實是時下非常火爆的技術，但是很多人對仿真與虛擬現實都存在認識上的誤差，認為二者說得是一回事。其實，仿真技術與虛擬現實技術有著一定的相似點，但也存在差異性。
在感知方面，仿真以視覺和聽覺為主，而虛擬現實不僅有視覺、聽覺，還有觸覺等方面的感知，可以說仿真基本上將用戶視為“旁觀者”，而虛擬現實則將用戶視為“當局者”；在逼真度方面，仿真技術，仿真技術是對真實物理系統某一層次上的抽象，而虛擬技術采用實時三維圖像與顯示、三維聲音定位與合成技術、傳感器等技術，做到了人與環境的交互性，有非常高的逼真度。
縱觀當下工業仿真軟件，可視化、智能化的仿真已成趨勢，在仿真中運用虛擬現實技術，不僅能更加形象直觀地顯示仿真全過程，而且會讓計算機與人之間的溝通更人性化，增強仿真系統的尋優能力。
圖2 仿真與虛擬現實
仿真與人工智能的碰撞
仿真優化的應用目標是為用戶提供一個輔助決策支持工具，而實際工程設計問題一般比較復雜，涉及因素較多，完全依靠計算機來進行決策很難考慮周全，隨著人工智能技術的發展，將領域知識引入到仿真優化系統中，建立決策支持系統，充分發揮人的創造性和計算機的計算能力，實現人機協同決策功能。
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展開 
熱烈祝賀我院土建類虛擬仿真實驗教學中心獲批國家級虛擬仿真實驗教學中心？
根據《教育部辦公廳關于批準北京大學考古虛擬仿真實驗教學中心等100個國家級虛擬仿真實驗教學中心的通知》（教高廳函 [2016] 6號）文件（詳見附件），我院土建類虛擬仿真實驗教學中心獲批國家級虛擬仿真實驗教學中心，特此表示祝賀。
國家級虛擬仿真實驗教學中心是高等教育信息化建設和實驗教學示范中心建設的重要內容，是學科專業與信息技術深度融合的產物，更是實驗教學的發展方向，重點是建設信息化實驗教學資源。依托虛擬現實、多媒體、人機交互、數據庫和網絡通訊等技術，構建高度仿真的虛擬實驗環境和實驗對象，實現真實實驗不具備或難以完成的教學功能，學生在虛擬環境中開展實驗，達到所要求的認知與實踐教學效果。
建工學院將以此為契機，進一步推進土建類實驗教學改革與創新，促進創新人才成長，提高人才培養質量，更好地服務于國家科教興國戰略和人才強國戰略。
附件：教育部辦公廳關于批準北京大學考古虛擬仿真實驗教學中心等100個國家級虛擬仿真實驗教學中心的通知中國市。http://www.66655q.com/
展開 從高效計算到數據貫通：“MBD+虛擬點”重構公差分析價值
在復雜裝備制造中，公差分析一直面臨兩個現實問題：一是計算效率低，二是數據用不起來。前者影響工程進度，后者影響質量穩定性。如何同時解決這兩個問題，成為公差工程升級的關鍵方向。
為此，誠智鵬基于MBD（基于模型設計）的公差分析，融合虛擬點建模能力，正在形成兩條并行路徑：一條解決“算得快”，一條解決“數據貫通”。
（圖1 MBD驅動的高效公差計算與數據閉環體系）
在計算側（圖1左側流程），3DCC通過“MBD +虛擬點建模”的方式，對傳統流程進行了明顯優化。工程師可以直接導入帶PMI標注的三維模型，無需重復定義公差；基于模型特征自動生成裝配約束與測量關系，減少虛擬特征創建；通過高集成度約束算法，降低約束數量和操作步驟。
這一變化的直接結果，是把原來分散、重復的建模工作前移并自動化。在汽車懸架、飛機機身接口等復雜裝配中，尺寸鏈分析效率可提升30%以上，明顯減少人工操作時間。
但在實際工程中，算得快只是第一步。更關鍵的問題是：這些公差數據能不能在后續環節繼續使用。
在數據側（圖1右側流程），MBD的作用開始體現出來。過去，設計用的是CAD模型，公差分析單獨建模，工藝和測量又是另一套數據，信息在不同系統之間反復轉換，不僅效率低，還容易出錯。而基于MBD的方式，是把公差、尺寸和裝配語義直接寫在三維模型里（PMI）。該模型作為統一數據載體，可被設計、仿真、工藝及測量等環節直接復用，避免多源數據重復構建。
以3DCC為例，公差分析直接基于MBD模型開展，可減少約20%的人工補錄，同時保證設計與制造階段的語義一致。在制造階段，測量數據可以回傳，用于驗證分析結果；在后續型號或批次中，這些數據還能作為參考繼續使用。
展開 SimData深度解析：高保真虛擬數據集的構建與評測
在自動駕駛感知的下半場，數據已成為驅動算法迭代的核心燃料。然而，真實路測數據面臨著成本高昂、標注困難、極端場景（Corner Cases）難以覆蓋以及安全性受限等“卡脖子”問題。
面對這一核心痛點，虛擬仿真數據已成為解決方案中的關鍵角色，成為確保開發效率與安全性的不可或缺一環。免費獲取 | SimData高保真虛擬數據集開源發布，兼容nuScenes，開箱即用！文章中，簡單介紹了一下SimData數據集情況，本文將深度解析該SimData自動駕駛虛擬數據集——由aiSim仿真平臺構建，從數據生產工具鏈、數據集結構到基于BEVFormer的深度評測，全方位展示高保真合成數據的應用價值。
一、 從仿真到標準格式的工具鏈
虛擬數據要真正落地，首要解決的是與現有主流數據格式的兼容性。SimData方案不僅提供數據，更提供了一套完整的aisim2buscenes自動化轉換工具鏈，并且構建了虛擬數據集的評測流程框架。
虛擬數據集構建以及評測流程框架
1、無縫兼容 nuScenes
我們開發了自動化腳本與GUI工具，實現了從aiSim導出數據到nuScenes標準格式的一鍵轉換。
格式對齊：自動將aiSim原始數據（TGA圖像、LAS點云、Radar JSON）轉換為nuScenes兼容格式（JPG、BIN、PCD）。
結構一致：生成的文件夾結構（maps, samples, sweeps, v1.0-custom）可直接被官方nuscenes-devkit解析，無需修改現有訓練代碼。
智能切片：腳本支持多場景、多地圖轉換，默認每場景40關鍵幀（每10幀抽取1關鍵幀），自動處理非關鍵幀歸檔。
展開 VI-GRADE 2025 全球大學生虛擬方程式大賽-中國站冠軍宣布及數據分析
關于Virtual Formula
賽事初衷和愿景
VI-grade一直致力于培養汽車行業的未來工程師，努力將行業領先的車輛動力學仿真解決方案通過舉辦大賽、提供軟件贊助等方式，為全球的大學生方程式賽車隊提供支持。
作為車輛動力學仿真和駕駛模擬器科技的全球領先供應商，VI-grade將會持續支持來自高校的大學生方程式車隊，把先進的仿真技術應用于賽車的研發和測試。
賽事規則
Virtual Formula虛擬方程式大賽基于VI-Motorsport 軟件包，支持參賽車隊使用VI-CarRealTime對賽車進行建模以及進行動力學仿真，根據賽規要求，參賽車隊將像真實的方程式汽車大賽中一樣進行賽車的整體布置，設計賽車底盤，匹配動力總成，對空氣動力套件、LSD限滑差速器、輪胎定位、懸架設定等參數進行調校，甚至開發高級控制算法實現主動控制功能。
在虛擬方程式大賽，你設計的賽車將會按照與FSAE動態賽類似的規則進行考核，你的賽車將和全球近百支賽車隊在完全公平的平臺正面交鋒！
比賽收獲
使用行業頂尖的車輛動力學仿真方案驗證和開發車隊的賽車設計
與大賽贊助商的動力學工程師直接交流討論，獲勝車隊會被邀請參觀和體驗VI-grade的DiM動態駕駛模擬器和硬件在環設備，體驗VI-grade先進的科技，以及與VI-grade和丹寧思工程資深的車輛動力學專家進行對話，汲取經驗。
使用Virtual Formula賽車模板，你可以快速創建自己車隊的賽車在高速避障、八字、直線加速、耐久與效率測試中檢驗性能，提升比賽成績。
學習并應用圈速優化，敏感性分析，車輛性能指標定義，批量化運行仿真，駕駛模擬器，主觀評價的相關知識，為后續的職業生涯加分。
展開 CAD里如何生成橫斷面數據
在使用 CAD 對工程和地形圖進行繪制的過程中，我們經常需要在圖紙上生成橫斷面數據。那么如何在 CAD 中生成橫斷面數據？本篇文章將介紹幾種常見的生成橫斷面數據的方法：
方法一：使用 CAD 插件
一些 CAD 插件專門用于生成橫斷面數據，特別是用于土木工程和地形圖。這些插件通常提供從已有數據生成橫斷面的功能。
方法二：創建基礎幾何形狀
1. 創建基礎幾何：使用 CAD 中的多段線、樣條曲線、圓弧等工具，創建代表不同數據的幾何形狀。這可能是地形、道路、建筑物或其他項目的剖面。
2. 定位剖面位置：根據需要確定橫斷面的切割位置，并繪制相應的參考線。
3. 使用切割或投影工具：根據參考線使用 CAD 中的切割或投影工具，生成剖面數據。你可以用命令 “SLICE” 切割三維對象，或使用 “SECTION” 生成剖面線。
方法三：從地形數據生成橫斷面
1. 導入地形數據：將地形數據導入 CAD。這些數據可能是從測量、GIS、或其他來源獲得的三維數據。
2. 使用工具生成橫斷面：CAD 中的一些工具允許從地形數據生成橫斷面。比如，在 AutoCAD Civil 3D 中，你可以使用 “截面樣式” 和 “截面查看器” 等工具來生成和查看橫斷面。
3. 提取橫斷面數據：使用 “截面樣式” 或類似工具生成橫斷面，然后可以通過命令導出數據到 Excel 或其他文件格式，供進一步分析。
方法四：自定義編程
1. 使用 AutoLISP 或 VBA：如果你有編程經驗，可以使用 AutoLISP、VBA 或.NET 等語言編寫腳本，以自動生成橫斷面數據。這需要了解 CAD 的 API 和編程接口。
2. 讀取幾何數據：從 CAD 中讀取現有幾何數據，并使用編程方法計算和生成橫斷面。
3.
展開 基于虛擬樣機的仿真系統校核、驗證與確認研究 附ADAMS 2016虛擬樣機技術從入門到精通下載
這取決于仿真預期對仿真結果精度的要求,仿真可信度需由研究對象來評判;
3)只需對虛擬樣機的重要方面提出可信性要求;
4)VV＆A工作要科學,要有計劃性和獨立性;
5)實驗驗證數據要可信,應保證仿真條件與實驗條件的一致性。
5結束語
VV＆A過程是建立有效的仿真模型的重要保證,對于降低仿真風險,提高仿真的可信度具有重要的作用。本文在分析虛擬樣機的特點及仿真步驟基礎上,討論了仿真系統的VV＆A過程、方法及驗模的原則,并對虛擬樣機的VV＆A過程進行了初步的研究。目前分布交互式仿真系統的VV＆A研究起步較早,相應的標準和研究成果比較多,對虛擬樣機仿真的VV＆A工作還未全面展開,下一步應對虛擬樣機仿真系統VV＆A進行深入的研究。
下載地址：ADAMS 2016虛擬樣機技術從入門到精通
展開 自動駕駛虛擬仿真技術（四）：仿真測試流程及要求
測試執行具體包括初始狀態設置、測試車輛運行、目標車輛添加、測試車輛決策、測試過程監控、測試過程自動化、數據存儲等環節。
6、測試結果分析
對仿真結果應進行數據處理，具體包括數據分類、統計、篩選和可視化。
7、測試結束條件
主要用來評價系統仿真測試是否達到預定要求，通常包括
已按要求完成預定的系統測試任務；
實際測試過程遵循了預定的測試計劃；
客觀、完備地記錄了測試過程和測試中發現的所有問題；
測試的全過程自始自終在控制下進行；
測試中的異常有合理解釋或者正確有效的處理；
全部測試用例、測試軟件和測試配置項已完成，數據已記錄。
自動駕駛虛擬仿真技術（一）：自動駕駛虛擬仿真概述
自動駕駛虛擬仿真技術（二）：仿真測試場景設計
自動駕駛虛擬仿真技術（三）：仿真測試場景數據格式
展開 
Visual Components數字化工廠虛擬仿真軟件 衡祖仿真
Visual Components除了布局的快速搭建以及數據導出，還可以實現數字孿生：
? 通過OPCUA通訊協議我們可以進行PLC調試
? 通過數字孿生驗證自動化程序、機器人程序和機械設計
? 通過軟件的功能我們能導出機器人的程序去優化機器人動作
Visual Components是數字化工廠虛擬仿真軟件，具備豐富的3D仿真功能、快速建模能力、定制化應用程序邏輯和大量預定義組件庫等多種特點，為自動化設備制造商、整合商、制造型公司提供簡單、 快速和的設計方式，可以有效提高生產效率，并優化資源分配，避免制造過程中各種不可控事件帶來的影響。Visual Components在工業仿真領域具有許多優勢，使其成為非常受企業歡迎的軟件。
展開 一個網格生成數據導入fortran程序的問題。
我是一個新手，想請教一下：
我想用軟件生成網格，然后導入我的fortran程序進行流場計算，是不是用gridgen比較方便啊？還有就是實體模型，能推薦一下用什么做嗎？gridgen可以導入我自己用fortran程序生成的實體坐標嗎？
盼回帖，謝謝大家！！！
從仿真入門到仿真驅動設計 | 2023 Altair虛擬全球大會
SIMULATE AT THE SPEED OF DESIGN
全球虛擬大會
2023 SIMULATE AT THE SPEED OF DESIGN全球虛擬大會將于6月28日在線上舉辦。
本次大會主要面向中小型企業（SMB) 的仿真工程師和設計師，來自 Altair SMB 的行業專家們將帶您一起了解：如何縮短產品的開發時間從而降低后期設計、制造變更導致的風險和成本。
同時，大會設有4大分會場，將為您帶來從仿真入門到專業仿真驅動設計的不同階段的講解。您將了解到最前沿的 CAE/FEA 仿真技術、客戶案例及最新行業資訊。
展開 進入顆粒材料仿真的世界！Altair EDEM? 離散元仿真技術全球虛擬大會
進入顆粒材料仿真的世界！
Altair EDEM? 離散元仿真技術
全球虛擬大會
2020/11/10-11
本次虛擬會議將從重型設備到采礦、煉鋼和過程制造等行業，全面介紹離散元法 (DEM) 的一系列應用，其中也包含了來自行業領袖及學術專家的案例及經驗分享。
與會者還將了解 Altair EDEM 軟件的最新功能，以及來自我們專家團隊的最佳實踐。
大會亮點
在本次虛擬會議中，您將了解:
離散元如何應用于不同行業以優化設備和流程
全球領先的公司如何從離散元仿真技術中獲益
如何充分利用 EDEM 軟件：校準技術、關鍵功能、CAE 集成和全新探索
來自 Claas、CNH、ArcelorMittal、Pratt Miller、Astec 和更多行業專家的精彩分享
面向人群
本次會議面向重型設備、礦業采集、金屬制造加工及制藥產業之流程仿真工程師以及對離散元法有興趣的您。
展開 