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ANSYS自动驾驶仿真验证平台

ANSYS自动驾驶仿真验证平台
ANSYS自动驾驶仿真验证平台
ANSYS自动驾驶仿真验证平台

1.系统方案ANSYS高精度自动驾驶仿真验证平台提供了基于物理的三维场景建模、基于语义的道路事件建模、基于物理光学属性的摄像头和激光雷达的仿真、基于物理电磁学属性的毫米波雷达的仿真,从而实现多传感器、多交通对象、多场景、多环境的实时闭环仿真。其主要功能如下:1)开放式交通场景编辑模块,自定义设定道路和交通场景,可以自定义设定道路两旁的建筑物,绿化带等等;2)可以根据用户需求,自定义设定道路场景上的交通流,可以自定义设定道路上来往的车辆,行人和交通指示灯;3)可以根据客户需求,自行设定主动驾驶(或算法控制车辆)的车辆动力学参数;4)支持高精度的三维场景仿真和基于环境光的模拟;5)支持高精度的物理属性的传感器仿真,包括毫米波雷达的仿真、摄像头的仿真和激光雷达的仿真;6)此外,考虑到能更加逼真地反映“人—车—路”在环仿真测试,该平台还提供了开放的接口,可以与实物传感器、VR设备、控制器、各类测试数据进行无缝的联入,从而更好的满足不同级别、不同目标的测试仿真要求。2.系统构成下面分别介绍本平台各模块的构成。2.1.自定义道路环境ANSYS自动驾驶仿真平台提供了一套自定义道路场景的设计工具,具备直道、弯道、曲线等设计能力,支持道路宽度、长度、半径、方向、车道数量、车道方向、车道限速、车道类型等的编辑。同时,该设计工具支持高架等不同高度道路以及不同坡度倾角、道路交叉口、匝道、并道等的定义。还支持车道线的自定义化建模,包括单线、双线、实线、虚线、车道线纹理、颜色等一系列车道线类型。同时,软件集成丰富的环境模型库,如树木、建筑物、交通标识、路灯、电线杆、绿化带、动物,施工路段障碍物和设施、交通行人等对象模型,可根据用户需求对道路场景进行快速建模。除了自定义场景外,ANSYS自动驾驶仿真平台还支持导入OpenStreetMap等3D高精地图,自动生成与地图匹配的道路模型。2.2.自定义交通场景ANSYS自动驾驶仿真平台还提供了快捷的基于语义的道路交通流设计,包括车道行驶规则、车辆及行人行为、交通指示牌行为,以及某一时刻各交通对象交通行为的精确数据输出。此外,交通对象的行为也可以人为定义,包含如车辆驾驶行为、突然变道、突然加速、行人乱闯红灯和人行道等一系列场景的仿真,同时软件内部车辆和行人之间可自定义交互与否,即可仿真自动避让行人和忽视行人发生碰撞等行为。软件内嵌脚本语言定义,同时也支持如Python,C++等语言的接口控制来定义交通行为。如下图所示,为通过语义级的脚本语言来定义车辆和行人等交通对象的行为。2.3.构建车辆动力学模型除了上述的道路场景以及交通流的搭建能力之外,ANSYS自动驾驶仿真平台同样提供了基于总成特性的车辆动力学模型,并提供了以下性能参数的配置:Ø底盘参数,如长宽高、轴间距、重量等;Ø性能参数,如最大时速、引擎转速等;Ø转向参数;Ø轮毂参数;Ø……同时,软件还提供了各类特性参数的预定义实验数据,方便用户对所定义车辆的特性进行快速的测试验证。相关的实验数据有:Ø加速特性实验数据;Ø刹车特性实验数据;Ø转弯特性实验数据;Ø方向盘特性实验数据;Ø侧风实验数据;Ø障碍物和转弯实验数据;Ø……ANSYS自动驾驶仿真平台还支持外部车辆动力学模型的导入和集成,如CarSim车辆动力学模型,以及用户自研的车辆动力学模型。2.4.基于物理真实的三维场景建模在无人车辆的物理仿真中,除了前述关于道路场景,交通流以及车辆动力学模型的建模能力外,ANSYS自动驾驶仿真平台的最大特点和优势在于提供基于物理真实的三维场景建模和ray-tracing的图形算法。使得上述的场景的构建与物理真实达到一个高匹配度,以此对无人车中传感器的感知和后期控制算法的验证提供了很好的准确性和真实性,以减少场景搭建的缺陷所带来的传感器和感知算法的决策错误。

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