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ADAS工程仿真测试方案一：工程模拟器的应用驾驶模拟；虚拟道路测试；性能仿真；极限工况仿真；ECU、ADAS等开发；智能汽车开发；驾驶员操作行为仿真；复杂路况仿真；新技术验证；………二：ADAS工程仿真模拟器方案（1）硬件在环——HardWare in the LoopSensors V2X传感器通讯Algorithms控制算法Scenarios场景工况Vehicle Dynamics车辆动力学实时仿真机——Real-Time simulation machineSensors V2X传感器通讯Scenarios场景工况Vehicle Dynamics车辆动力学ADAS ECU二：ADAS工程仿真模拟器方案二：ADAS工程仿真模拟器方案（2）系统方案组成驾驶操作及运动反馈系统：三自由度或六自由度驾驶模拟器、驾驶员等；车辆动力学模型系统：动力学车辆模型——（SIMPACK RT）实时仿真机系统：CONCURRENT Real-Time；环境、道路系统：高精度场景模型——（rFpro）传感器仿真：环境工况、传感器系统——（PreScan）；数据存储与显示系统：显示器、硬盘存储器等；控制中心：显示系统、指令调度系统等；其它附属设备：网络、总线等；二：ADAS工程仿真模拟器方案（3）ADAS工程仿真模拟器的作用和价值智能汽车控制策略验证；系统集成验证及试验；无人车辆安全性验证；ADAS系统验证及评估；人-车-环综合评估与验证；驾驶培训；虚拟测试；操作稳定性评估；复杂真实交通环境验证；极限、危险工况评估；……..二：ADAS工程仿真模拟器方案（4）ADAS工程仿真模拟器的优势——（相对于实车试验）多驾驶员在环，接近真实；同一场景可重复使用；可构建各种在现实的或者超越现实的交通场景、工况等；极限、危险工况测试；模型可实现插拔即用；可对智能汽车性能及功能做全方位的验证、评估；搭建接近真实的驾驶环境，声音、振动、视景等；可以进行大规模自动驾驶模型的仿真分析、测试评估；节省开发和测试费用；……..三：为什么要采用ADAS仿真？Google无人车：Waymo没有方向盘和踏板;使用的激光雷达加高清地图的策略;道路测试主要依赖2大工具：模拟仿真软件：Carcraft ；无人车试验场：Castle 三：为什么要采用ADAS仿真？国外自动驾驶行业针对ADAS仿真测试的认识：Waymo 的25000台虚拟的自动驾驶汽车，穿行在全模型版本的奥斯汀、山景城以及凤凰城等地，其自动驾驶车辆可能在一天之内在特别复杂的虚拟道路上跑成百上千遍。总体来说，他们现在每天在 Carcraft 虚拟世界的行驶里程可达800万英里。整个2016年，他们总共在虚拟世界中行驶了25亿英里，相较于他们在公共道路上测试的300万英里，超出了几个数量级；Huei Peng是密歇根大学自动互联实验室的主任。Pen认为ADAS仿真测试同样很重要，他表示任何适用于自动驾驶汽车的系统都是“超过99%的模拟+一些精心设计的机构化测试+一些道路测试的组合”；Musk此前提到，如果要实现Level 4 (完全不需要人接管) 级别的自动驾驶技术，大概需要100亿英里的路测数据（不是实际道路实验可以覆盖的，必须借助ADAS虚拟仿真为无人车的测试、训练、验证提供帮助）。四：AI人工智能解决方案的引入专家级无人车AI训练平台——Cognat城市模型层；交通、行人仿真层；传感器仿真功能；云计算支撑层最为可靠、贴近人类的“学习”过程借助人工智能AI思路，对无人车“虚拟驾驶员”进行训练，使得“司机”由“零”开始，通过大数据的支撑，称为安全可靠的“老司机” 四：AI人工智能解决方案的引入专家级无人车AI训练平台——Cognat自定义城市规模测试环境和道路，包括随机的行人、交通流；包括主流物理传感器的仿真模拟方式。得到行业认可；借助“云计算”，实现更快、更高效的AI训练主流无人车企业无人车实际道路测试工况，距离行业普遍认为的100亿英里，差距天壤之别五：高精度虚拟试验场环境、道路系统：高精度场景模型——（rFpro）机器学习虚拟测试：道路建模城市道路；开源数据；乡村公路；越野路面；基于国军标的测试路面；ADAS系统；智能车/无人车；车辆性能分析——底盘、动力传动等；重复工况测试；极限工况测试高精度场景模型元素、纹理；为PreScan提供数据输入；方便集成智能识别模型和算法；交通、行人模式演练；分布式；六：专业NVH 模拟器专业的NVH模拟器——不仅仅是“声音”的再现，更是NVH的实时交互研发平台全参数话车辆振动噪声NVH仿真模型；模拟仿真真实振动噪音来源：发动机、悬架、轮胎、车窗等特殊性能子系统；优化驾驶操控端的用户体验，特别是振动噪声相关内容七：总结智能汽车模拟器是研究智能汽车、无人驾驶汽车的重要手段；智能汽车模拟