MSC 在虚拟试驾中引入可靠的车辆动力学技术以加快安全型自动驾驶车辆的开发
乘用车已经可以读取交通标志或者发现过往车辆,但这些 ADAS 2+ 功能依赖于改进的传感器融合技术——合并来自多个传感器的数据,通过处理更接近事实,因此电子系统可以进行安全决策。与此同时,未来的自动驾驶算法需要真实的测试数据供研究和模型训练。日前推出的支持 Adams 的 VTD 可仿真动态移动车辆及其传感器在复杂道路环境中的行为表现,有助于加快此类车辆的开发。
通过 Adams 仿真软件,汽车制造商可获得经过验证的车辆动力学模型和道路试验,从而了解车辆的运动和操控特性。通过开放接口,现在能够在由虚拟试驾(VTD)平台提供的仿真道路环境中“驾驶”这些车辆。
安全系统开发
即便是处在车辆物理极限的极端情况下,ADAS 系统也必须为人员提供保护。支持 Adams 的 VTD 可以根据道路状况(例如坡度、摩擦力)仿真车辆的各种运动,以确定车辆行为(例如汽车是否打滑或翻滚)并评估行动的最佳路线(例如是否改变车道或者何时刹车)。
MSC 软件的汽车顾问 Luca Castignani 表示:“仿真必须精确到厘米而不是米,因为在最复杂的情况下转瞬之间就会有天壤之别。我们通过支持 Adams 的 VTD 将软件开发与汽车工程合二为一,业界可以从‘车会怎样做?’转变到‘车会怎样对待这个命令?’,由此推动下一代安全型车辆的开发。”
传感器感知
ADAS 系统进行安全关键型决策时需要依赖来自摄像头、RADAR/LiDAR 或者卫星导航的准确信息。目前可以识别出因车辆—道路动力学而导致的盲点,藉此确定哪些传感器在什么时间可以依赖。例如,可确保汽车在驶过减速带时能够感知到行人,即便摄像头振动妨碍了跟踪。
车辆原始设备制造商(OEM)可以评估传感器在振动或改变方向时的工作情况,这样他们就能根据不同的道路试验以更划算的方式开发传感器融合技术。MSC 软件的汽车顾问 Luca Castignani 解释说:“在刹车操作期间,与雷达测量数据相比,安装在货车驾驶室的摄像头感知会有明显改变,那么汽车前方遇到了什么?我们可以让 ADAS 工程师开发出与此类似的极端测试场景,以便增强他们决策时的信心、开发精准的传感器融合技术。”
如今,通过开放的功能模型接口(FMI)及灵活配置,Adams 可直接在 VTD 2019.1 中使用,可仿真包括四轮以上的卡车及拖车在内的任何车辆。VTD 能与 Adams 同步进行实时、快速、强大的仿真。汽车制造商现在可以通过开放接口“引入自己的人工智能”,将自己的驾驶员在环系统嵌入到 VTD 中,然后在更准确的仿真、更丰富的数据中进行试验并训练自己的自动驾驶算法。
VTD 2019.1 支持 OpenDRIVE 1.5 和 OpenSCENARIO 0.9 互操作标准,拥有增强的 LiDAR 仿真能力、更精准的 GPU 加速光线跟踪技术,能够仿真表面相互作用。它可以在 Red Hat Linux 7.3 上运行,配有便于将 VTD 集成到客户的虚拟实验环境中的可选 Docker 容器化模块,简化了在云环境或公司内部基础设施上的部署。
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