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西門子仿真研發(fā)平臺與體系建設(shè)

2022.02.21

自動駕駛是一個迫在眉睫的挑戰(zhàn)，包括機器人技術(shù)、計算機視覺、運動規(guī)劃和仿真等幾個領(lǐng)域。這一挑戰(zhàn)的核心是自動駕駛車輛在被不可預(yù)測的人群包圍的道路上行駛的安全考慮。人類，無論是司機、行人還是騎自行車的人，經(jīng)常表現(xiàn)得不穩(wěn)定、不一致，迫使其他車輛（包括自動駕駛車輛）快速反應(yīng)以避免危險。為了讓人們接受并保證安全，車輛不僅必須在典型的、相對安全的情況下進行測試，還必須在危險的、不太頻繁的情況下進行測試。

除了安全問題，成本對自動駕駛算法的測試構(gòu)成了額外的挑戰(zhàn)。每一種新的車輛配置或新的傳感器都需要對車輛進行重新校準，這需要大量的人力。此外，車輛只能在受測試道路限制的條件下進行測試，或者在進行道路測試時受當前交通狀況的限制。這意味著車輛的測試速度不能超過道路要求速度，而且沒有任何加快開發(fā)速度的加速或平行測試。最近許多自動駕駛的方法都依賴于通過深度學習的機器學習來提供實體檢測、實體預(yù)測和端到端的控制。

然而，這種方法依賴于安全和危險場景下的大量注釋數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集還必須包含不同的天氣和照明條件。此外，并非所有的自動駕駛車輛都配備了相同或等效的傳感能力；必須為被測試車輛的特定配置或傳感器提供訓練數(shù)據(jù)。通過物理測試來收集這些數(shù)據(jù)可能是昂貴的、困難的甚至是危險的。相比之下，高精度的仿真模擬可以增強和改善算法的訓練，并允許安全和有效地進行測試。在實際的車輛測試之前，從仿真中獲得的洞察力可以提供重要的訓練數(shù)據(jù)和關(guān)于算法不準確的信息。

道路交通仿真工具開發(fā)中最難的問題之一是交叉口的情況。大多數(shù)交通仿真工具中使用的普通方法涉及到對問題的大幅簡化。一個 "解算器"，必須管理交叉口內(nèi)的交通，只允許車輛在其軌跡不沖突時進入。這樣的解決方案有時是足夠的，但當仿真的目的是仿真真實司機的實際行為時，就不能接受了，這個時候需要有高精度的駕駛員模型和車輛動力學模型。這種仿真的準確性更為重要，因為司機在交叉口的行為會影響路網(wǎng)的整體流量。這種情況特別具有挑戰(zhàn)性，因為在交通路口有復(fù)雜的多行為體動態(tài)；必須跟蹤和響應(yīng)在任何時候可能出現(xiàn)的幾十或幾百個其他行為體的運動；必須識別路標、路燈和道路標記并區(qū)分多種類型的其他車輛的規(guī)定性交通規(guī)則；一些罕見的事件，如道路施工、孩子跑到路上、前方發(fā)生事故、流氓司機在錯誤的一側(cè)超速等；以及迅速調(diào)和相互沖突的目標的必要性，例如，當一個行人走到前面的道路上，但另一輛車從后面迅速接近，如果一個人剎車過猛，可能會被追尾，這時就需要適當減速。

因此與傳統(tǒng)車輛相比，合作和自動駕駛車輛的復(fù)雜性成倍增加。一個支持整個開發(fā)V周期的集成工具套件對于實現(xiàn)成本和時間效率的開發(fā)過程至關(guān)重要。在開發(fā)階段，主動安全和自動駕駛系統(tǒng)需要提供一個最先進的仿真平臺。其規(guī)模從完整的交通網(wǎng)絡(luò)，到零部件級的仿真工具。對于測試來說，傳感器和通信系統(tǒng)的硬件循環(huán)測試是必要的，而要測試完整的系統(tǒng)，則需要一個專門的測試環(huán)境，對合作和自動駕駛車輛進行快速、安全和可重復(fù)的測試。最后，為了驗證和性能測試，需要有一個城市、城際和高速公路的測試場地。

PreScan是一個專門的仿真平臺，用于設(shè)計高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動駕駛，它使制造商能夠評估他們的在廣泛的虛擬交通和道路環(huán)境中評估他們的智能駕駛系統(tǒng)設(shè)計。環(huán)境中評估他們的智能駕駛系統(tǒng)設(shè)計。利用PreScan中先進的傳感器模型、車輛模型、環(huán)境模型等可以以設(shè)計出遠遠超出現(xiàn)有安全標準的產(chǎn)品。

下文ppt是西門子工業(yè)軟件關(guān)于仿真研發(fā)平臺和體系建設(shè)的介紹，無論智能駕駛、三電系統(tǒng)及底盤等，這種仿真研發(fā)平臺和體系都是通用的，分享給大家，一起學習與進步。

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