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Ansys AVxcelerate传感器
测试和验证自动驾驶汽车的传感器

与使用物理原型相比,Ansys AVxcelerate逼真的传感器测试和验证使您能够更快地测试自动驾驶汽车、ADAS和传感器。

Ansys AVxcelerate传感器

使用您选择的驾驶仿真器的逼真驾驶场景

为了在加速设计流程的同时减少对成本高昂物理原型的需求,Ansys AVxcelerate传感器解决方案提供了在虚拟环境中试验传感器的机会,以测试和分析其性能。在虚拟环境中,使用逼真的驾驶场景来研究Mil、Sil或Hil环境中的雷达、激光雷达和摄像头传感器感知。

  • 逼真的驾驶场景
    逼真的驾驶场景
  • HiL、MiL和SiL连接
    HiL、MiL和SiL连接
  • 雷达、激光雷达和摄像头传感器
    雷达、激光雷达和摄像头传感器
Ansys AVxcelerate传感器

快速规格

利用自动驾驶汽车的地面实况信息,了解基于高保真度物理的传感器仿真。在逼真驾驶场景中使用多个传感器仿真,确保物理原型达到预期效果。

  • 驾驶场景
  • 雷达传感器
  • HiL连接
  • GPU雷达
  • 地面实况传感器
  • 多传感器仿真
  • MiL连接
  • 摄像头传感器
  • 激光雷达传感器
  • SiL连接

验证自动驾驶汽车安全性

集成仿真场景可加快并提高在车辆开发过程中确认安全功能的能力,包括自动驾驶汽车。

自动驾驶汽车结合了传感器和软件,可安全地控制、导航和驾驶。为了确保原型车辆能够在现实世界中使用,传感器必须利用大量不同的测试案例进行设计。

自动驾驶系统依靠传感器和嵌入式软件进行定位、感知、动作规划及执行。只有在研发人员展示其能够实现高度安全性之后,才能公之于众。 

如今,自动驾驶系统在很大程度上通过深度学习算法构建,通过调整几乎可以在各种驾驶情况下做出正确决策。然而,这些系统缺乏迄今为止用于验证安全关键软件(例如控制商用客机的软件)的详细要求和架构。道路测试显然是研发过程必不可少的部分,但需要通过数十亿英里的道路测试来验证自动驾驶系统和软件的安全性。仿真可满足对自动驾驶汽车的操作进行验证和确认的实际需求。 

January 2023

What's New

The 2023 R1 release brings enhancements on all four fronts - pre & post-processing phase, sensors V&V (radar & lidar), backend processing platform, and seamless ecosystem integration into a third-party driving simulator. These innovations collectively contribute to a well-rounded, simplified, and streamlined user experience.

Learn More about Ansys
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Customize Pixel Segmentation Labeling to Aid AI Training

Easily customize tags to identify assets via unique color mapping. Data tagging and labeling enabled by this feature immensely simplify and automate the AI training exercise by helping to compare the results with ground truth information quickly. 

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Generate Accurate Radar Signal to Inject Into Processing Algorithms

Users can now validate the robustness of their radar digital signal processing (DSP) by artificially inducing gain and noise in the radar sensor model to enhance the quality of simulation results that mimic real-world behavior.  

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Create Scalable Sensor Simulations Distributed Across Nodes & GPUs

Simultaneously process the workload over multiple nodes & GPUs to significantly reduce the simulation runtime while isolating the sensor output and perception signals. 

AV Simulation R1 2023 Images & Graphics
Seamlessly Create a Physics-Based Track From IPG CarMaker

Users can ease the workflow and reduce the time between world creation and actual simulation. AVxcelerate now offers the capability to create a physics-based track from IPG CarMaker seamlessly- a road network creation tool with all optical and dielectric properties automatically applied to objects.

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Use Custom Photodiode and Signal Processing to Optimize LiDAR Model

Users can challenge and optimize the signal processing of their LiDAR models in real-life conditions. Through an API, users can now customize their LiDAR models to simulate their output.

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自动驾驶系统开发

使用Ansys仿真进行基于模型的安全和网络安全评估有助于加速自动驾驶系统的开发和认证。

Autonomous vehicle sensor simulation including lidar, radar and camera design

自动驾驶传感器

Ansys提供综合全面的自动驾驶车辆传感器仿真功能,包括激光雷达、雷达和摄像头的设计和开发。

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用于逼真传感器测试和验证的高性能仿真解决方案

AVxcelerate传感器可轻松集成地面实况传感器和摄像头、雷达、激光雷达以及超声波传感器类型的仿真,同时通过将感知、融合和控制功能连接到您选择的驾驶仿真器中,如IPG Automotive CarMaker或Carla, 实现精确输出,使您能够评估复杂的ADAS系统和自动驾驶汽车。

 

主要特性

受益于强大的光线跟踪功能,可重新创建传感器行为,并通过专用接口轻松检索传感器输出。

  • 使用您选择的驾驶仿真器的驾驶场景
  • 射线投射理想传感器
  • 摄像头传感器
  • 激光雷达传感器
  • 雷达传感器
  • HiL、SiL和MiL连接 

如果希望在场景中测试传感器,可以添加几辆汽车来创建复杂的场景,例如跟踪一辆汽车并同时监控另一辆穿越道路的汽车的路径。场景中的每辆汽车都可以是静态的或自动的,从而能够在特定的关注点或沿预定义的轨迹进行评估。传感器仿真跟随自动驾驶汽车动态运动。

传感器数据输出(如雷击命中点、材料属性等)以及车辆参数输入或输出(如位置、方向、速度和方向盘)全部可用。得益于多个传感器的一致数据组合,仿真使您能够验证智能传感器的行为模型或其融合算法。同时支持确定性模式和实时模式。

软件可仿真边缘驾驶情况下的实际摄像头模型。它可仿真摄像头的所有组件,如镜头系统、成像器和前处理器。对于汽车前置摄像头,还可以在仿真中考虑挡风玻璃。考虑可见光范围内环境的光学和光谱属性,以及镜头系统的光学属性和成像器的光电属性。通过添加插件,仿真可以管理动态自适应。摄像头仿真可创建原始图像,用于测试和验证感知算法,包括模型在环、软件在环或硬件在环。 

您将受益于强大的光线跟踪功能,重新创建传感器行为,并能够通过专用接口轻松检索传感器结果。IR发射器全局模型IR属性(这是“IR发射器将对IR属性进行建模吗?”),仿真中考虑了接收器电子设备,它可以从原始信号(波形)输出到点云。该解决方案提供了一种独特的方法,用于在实时驾驶期间收集虚拟传感器信息,并使用这些信息来开发自动驾驶仪代码。 

VRXPERIENCE的GPU雷达功能,支持以每秒30帧以上的帧速率实时执行基于物理的完整雷达场景仿真。仿真考虑了介电表面的多次反射和传输。使用GPU雷达的线性可扩展性可以仿真多信道和MIMO雷达。通过添加GPU雷达,VRXPERIENCE现在可以使用所有关键传感器(摄像头、雷达和激光雷达)的全物理场模型执行ADAS和自动驾驶场景仿真。从雷达模型中收集的数据用于有效地激励雷达ECU数字信号处理算法,以快速提高汽车雷达在边缘情况下的准确性和鲁棒性。Ansys VRXPERIENCE附带定义了介电属性的对象库。

模型在环和软件在环(MiL、Sil):通过利用前沿测试(本地和云端)执行大规模场景变化。通过在无数驾驶场景中改变参数来评估感知性能。

AVxcelerate传感器资源与活动

专题网络研讨会

On Demand Webinar
Ansys网络研讨会
用于可靠且创新的汽车照明设计的实时光学仿真

聆听专家深入解读关于Speoos光学库如何提高基于物理的自动驾驶仿真建模的逼真度和准确性。

On Demand Webinar
Ansys网络研讨会
汽车外部照明行业最佳实践

本次网络研讨会将介绍汽车外部照明行业最佳实践,将分享Ansys Speos和Ansys VRXPERIENCE仿真的主要优势以及实现这些优势所需的功能概述。

On Demand Webinar
Ansys网络研讨会点播视频
高级驾驶辅助系统/自动驾驶功能的仿真工具链

本网络研讨会重点介绍Ansys AVxcelerate如何帮助您高效、低成本地创建ADAS和AV产品,从而以前所未有的速度加快产品上市进程。


白皮书和文章

Ansys白皮书自动驾驶安全

验证自动驾驶汽车安全性的集成仿真平台

自动驾驶系统依靠传感器和嵌入式软件进行定位、感知、动作规划及执行。 


视频


可便捷访问的Ansys软件

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