ADAS工程仿真解决方案
ADAS实验平台硬件在环仿真
10.16638/ki.1671-7988.2019.09.012ADAS实验平台硬件在环仿真*许广吉，石晶（辽宁工业大学汽车与交通工程学院，辽宁锦州121000）摘要：高级辅助驾驶（Advanced Driver Assistant System，ADAS）可以在很大程度上降低交通事故，减少人员伤亡和不必要的经济损失。
因此，各个汽车厂以及高校对ADAS进行研发。
文章进行ADAS实验台进行搭建，并且能过实现MA TLAB/Simulink、NI-Veristand和CarSim软件的联合仿真。
关键词：ADAS实验平台；仿真中图分类号：U467 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)09-42-02ADAS experimental platform hardware in the loop simulation*Xu Guangji, Shi Jing（College of Automobile and Transportation Engineering, Liaoning University of Technology, Liaoning Jinzhou 121000 )Abstract: Advanced Driver Assistant System (ADAS) can greatly reduce traffic accidents, casualties and unnecessary economic losses. Therefore, each automobile factory as well as the university carries on the research and development to the ADAS. In this paper, the ADAS experimental platform was built and the joint simulation of MA TLAB/Simulink, ni-veristand and CarSim software was realized.Keywords: ADAS experimental platform; The simulationCLC NO.: U467 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)09-42-02前言高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistant System，ADAS），是基于安装在汽车上的各种传感器，在汽车行驶的过程中收集车内外的数据、辨识静态和动态物体，进行运算和分析并将相关信息反馈给驾驶者或进行相关的辅助决策，从而提高汽车行驶的安全性[1]。
ADASHIL仿真测试解决方案设计
ADAS HIL 仿真测试解决方案概述高级驾驶员辅助系统，简称ADAS 系统，该系统利用在汽车上安装的摄像头、雷达等传感器，基于图像识别、雷达探测等技术，实现快速识别汽车周围交通环境的目的，再通过控制车辆的动力、制动与转向系统进行控制或者预警。
这些功能可以减缓司机的驾驶疲劳度，也可以规避司机在某些驾驶过程中的不良驾驶行为。
目前，ADAS HIL 测试系统已被不少的国内知名整车厂所采购，用于验证ADAS 电控系统的功能，该系统对于ADAS 电控系统开发、测试发挥着举足轻重的作用。
应用领域ADAS HIL 测试系统典型应用领域如下：•ADAS 系统控制策略开发 / 研究♦基于雷达 / 摄像头的 ADAS 算法开发♦ ACC，AEB，LDW，FCW，LKA等功能开发♦无人驾驶策略研究•ADAS 电控系统标定与调试♦基于不同车型的 ADAS 传感器标定♦ ADAS 功能验证•ADAS 电控系统 HIL 测试♦ ADAS 功能测试♦ Euro-NCAP的虚拟场地测试♦误检测和漏检测的虚拟路试♦失效保护测试♦系统网络性能测试系统特点•复杂的商业化车辆动力学模型•可配置丰富的车辆参数•可配置丰富的交通场景与试验工况•功能强大的 3D 场景动画•国际标准的 ADAS 测试场景库•自动化测试•系统扩展性强•提高开发效率•节约测试成本工程服务•HIL 测试系统定制♦测试机柜定制开发♦测试软件工程配置♦系统调试与测试•ADAS 解决方案定制♦视频仿真黑箱设计♦视频注入方案定制♦毫米波雷达模拟器设计♦超声波雷达信号模拟♦其他传感器输入接口定制•模型定制与闭环调试及测试服务♦车辆模型参数化♦传感器模型参数化♦道路模型搭建♦驾驶员模型配置♦用户控制器信号匹配♦ CAN 网络报文集成♦针对 Euro-NCAP及 ISO标准的交通场景搭建♦测试需求分析及解决方案定制♦测试用例开发♦自动化测试脚本开发执行♦测试数据分析。
adas 解决方案
adas 解决方案
《ADAS解决方案：让驾驶更安全》
随着科技的不断进步，汽车行业也在不断创新，其中包括了被广泛应用于车辆上的高级驾驶辅助系统（ADAS）。
这些系统
通过各种感知和控制技术，帮助驾驶员在驾驶过程中更加安全和便利。
在这篇文章中，我们将讨论一些ADAS解决方案，
以及它们是如何让驾驶更加安全的。
首先，ADAS解决方案包括了许多不同的技术，比如自动刹车系统、盲点检测系统、车道保持辅助系统、自适应巡航控制系统等。
这些系统可以帮助驾驶员在驾驶过程中更好地感知和应对周围的道路状况和交通情况，从而减少交通事故的发生。
其次，ADAS解决方案通过各种传感器和摄像头来感知车辆周围的环境，比如雷达、激光雷达、摄像头等。
这些感知技术可以帮助车辆更精确地判断前方路况、识别潜在的危险和障碍物，并及时做出反应。
最后，ADAS解决方案也可以通过人机交互界面来提供驾驶员更好的驾驶体验和辅助信息。
例如，一些系统会在车辆前部的HUD（Head-Up Display）上显示导航信息、车速、限速等，
帮助驾驶员更加便利地获取必要的信息。
总的来说，ADAS解决方案的发展不仅可以让驾驶更加安全，还可以让驾驶更加便利和舒适。
随着技术的不断进步，相信这些解决方案会在未来的汽车行业中发挥越来越重要的作用。
ADAS研发与测试的模拟仿真技术吉林大学
驾驶员在环三维场景仿真
In-Vehicle Test
实验车试验/标定/验证
汽车模拟与仿真技术正不断发展
驾驶员 车辆多刚体 动力学
力学/机械学
轮胎
Modeling on Battery and Electric Motors, onboard communication
V2V与V2X模拟
卫星 DMB
基于地理位置信 息多跳路由技术 的IVC和RVC通信
WLAN 5GHz
路基 DMB
应用于道路交通 安全的IVC和RVC
通信
便携式互联 网 蜂窝网
停车场
热点
大厦 无线电发射塔
GPS
基于802.11、 GSM、UMTS、 IR、IPv6等无线 通信技术的交通 系统和互联网服 务（包括IVC和 RVC通信）
工具 技术理念、方法和流程的关键 --- Charles F. Kettering,
great American inventor, engineer & businessman
Time cover
“ 工欲善其事必先利其器 ”--- 孔子《论语·魏灵公》
1933
自上世纪90年代起，模拟仿真和数字虚拟化技术已经成为了 汽车研发过程的关键手段和核心技术
自动泊车 自适应巡航系统 驾驶员人机交互
汽车行驶环境感知系统开发
视觉传感与模式识别 雷达探测与障碍物 传感数据融合
汽车主动安全系统开发
主动避撞 车道纠偏
下一代智能交通系统
车车协同、车路协同 智能交通管理系统 无人驾驶
PanoSim (VehicleBuilder)：车辆模拟
adas解决方案
竭诚为您提供优质文档/双击可除adas解决方案篇一：adas开发及测试系统解决方案adas开发及测试系统解决方案高级驾驶员辅助系统(adas)作为实现车辆主动安全的关键系统，已经越来越多的配置到各种级别的乘用车和商用车上。
同时面对日益加强的法律法规，基于Fas-cam(前视主动安全摄像头)的adas解决方案将逐渐成为euro-ncap五星安全等级车辆的必须配置。
随着adas控制器功能的增加，控制系统硬件、图像处理、算法策略、与整车其他子系统的交互越来越复杂，这将给开发过程和测试过程带来前所未有的挑战。
在汽车hil系统领域，针对新兴的adas系统开发、测试的解决方案可以解决实车开发测试一致性差、效率低、周期长、成本昂贵、危险性高的弊端。
采用仿真技术的硬件在回路（hil）测试系统在adas系统开发、测试阶段可以很好的解决以下问题：摄像头功能调试；摄像头性能分析；摄像头标定；euroncap摸底测试；场地试验；控制策略验证；网络通讯测试；失效保护测试；hmi功能测试；无人车控制算法的开发与测试。
adas开发及测试系统组成：外围系统测试内容算法功能车道线偏离报警（ldw,lanedeparturewarning）前方碰撞预警(Fcw,Forwardcollisionwarning)前方碰撞预警(Fcw,Forwardcollisionwarning)智能大灯控制(ihc,intelligenceheadlampcontrol) 限速标志识别(tsR/sas,tra-csignRecognition,speedassistsystem) 自动紧急刹车(aeb/aebp,autonomousemergencybraking)自适应巡航(acc,adaptivecruisecontrol)自适应巡航(acc,adaptivecruisecontrol)系统功能针对euro-ncap的虚拟场地测试针对euro-ncap的虚拟场地测试失效保护测试系统网络性能测试解决方案服务内容：根据客户控制系统功能提供：系统测试解决方案搭建定制的hil测试系统提供完整的视频处理测试系统提供adas控制器快速原型系统用户控制器信号匹配（用户提供控制器）车辆动力学模型参数化can网络报文集成（用户提供dbc文件）hmidemo开发测试用例开发（基于euro-ncap不同星级标准）提供工况素材测试数据分析该方案的优势采用世界领先的mobileye单目视觉解决方案采用针对adas应用的世界领先的ipg车辆空力学模型采用先进的自动代码生成技术的快速控制原型系统可针对euro-ncap及其他标准进行评分测试可进行针对sop阶段的摄像头标定测试支持外部视频注入，可实现全工况模拟可进行hmi快速开发、测试、验证支持人在环测试篇二：adi高级驾驶员辅助系统(adas)视觉解决方案adi高级驾驶员辅助系统（adas）视觉解决方案来源：网络整理作者：maggie[导读]高级驾驶员辅助系统（adas）在未来几年将出现大幅增长。
adas方案
adas方案为了解决城市交通拥堵等问题，很多城市纷纷推出了“智能交通”、“共享交通”等方案，其中最为引人注目的就是ADAS。
ADAS自动驾驶辅助系统，是一个基于先进传感技术、高效数据处理以及智能控制系统的一种新型交通管理系统。
在ADAS方案的帮助下，大大改善了城市交通状况，使人们的出行更加安全、舒适、快捷。
本文将从以下几个方面对ADAS方案进行探讨。
1. ADAS方案的背景与意义近些年来，随着汽车的迅速普及，城市交通拥堵、交通事故等问题也随之增多。
而ADAS方案则是在这种背景下应运而生的。
它能够通过多种传感器对车辆和路况等信息进行“智能”感知与判断，并且在必要的时候自行执行操作，如自动刹车、自动跟随、自动变道等。
由此，不仅最大程度地减轻了驾驶员的负担，也保障了交通出行各方的安全，也满足了现代化社会对交通出行“安全、舒适、快捷”的需求。
2. ADAS方案的核心技术ADAS方案的技术内容十分复杂，其主要由多种传感器、数据处理芯片以及智能控制算法三部分组成。
其中，多种传感器包括摄像头、雷达、激光雷达、超声波等，能够覆盖车辆周边的大部分信息；数据处理芯片采用多核和高速的处理器，以及大容量的存储技术，能够迅速准确地处理传感器收集到的以及从网络中获取的数据；智能控制算法包括车辆自主定位、自动加减速、自动避让等关键技术，保证了系统的正常运行，有效降低了交通事故的发生率。
3. ADAS方案的应用和前景目前，ADAS方案在全球范围内已经广泛应用于车载导航、智能停车、自动驾驶等领域。
以自动驾驶为例，自主驾驶技术不仅能够减少驾驶员的疲劳驾驶和交通事故的发生，还对整个城市的交通拥堵问题也有积极的缓解作用。
预计未来5年左右，ADAS 方案的市场规模将达到1千亿美元以上，成为汽车行业未来的发展方向之一。
4. ADAS方案的挑战和解决方案虽然ADAS方案在技术上已经取得了很大的进展，但是仍然存在着一些问题。
例如，多种传感器的数据处理、多重信息的协同处理、高速公路等复杂路况的处理等等。
智能交通中的先进驾驶辅助系统设计与实现
智能交通中的先进驾驶辅助系统设计与实现随着科技的不断进步，智能交通系统的发展日益成熟。
其中，先进驾驶辅助系统（ADAS）作为智能交通系统的一部分，为驾驶员提供了多种功能，以增强驾驶安全性、减少事故的发生，并提供更好的驾驶体验。
本文将讨论智能交通中的先进驾驶辅助系统的设计与实现。
首先，先进驾驶辅助系统需要基于准确的感知技术。
为了实现对道路环境和车辆的准确感知，系统通常使用激光雷达、摄像头和毫米波雷达等传感器。
这些传感器可以实时获取周围的道路和车辆信息，如车辆位置、速度、加速度等。
通过数据融合和处理，系统能够生成准确的环境地图，并进行实时的目标检测和跟踪。
其次，先进驾驶辅助系统需要具备自主决策和规划的能力。
通过对环境的感知和分析，系统可以实时评估驾驶风险，并采取适当的措施来确保驾驶安全。
例如，在出现危险情况时，系统可以自动采取紧急制动、避让或警示等措施。
同时，系统还可以提供实时的导航和路径规划功能，以帮助驾驶员选择最佳路线，并提前预警潜在的交通拥堵状况。
此外，先进驾驶辅助系统还应具备智能的人机交互界面。
为了确保驾驶员能够正确理解系统提供的信息，并做出正确的决策，系统需要设计简洁明了的显示界面和友好的语音提示。
同时，系统还应该能够自动识别驾驶员的驾驶行为和健康状况，并相应地调整系统的工作模式和提供相应的警示。
然而，设计和实现先进驾驶辅助系统面临着一些挑战。
首先是技术挑战。
虽然各类传感器和算法已经相当成熟，但是要将它们集成到一个可靠且高效的系统中，仍然需要解决诸多技术问题。
例如，车辆周围环境数据的实时传输和处理、目标检测和跟踪的算法优化等。
其次是法规和伦理挑战。
随着自动驾驶技术的推广，先进驾驶辅助系统涉及到一系列法律和道德问题。
例如，自动驾驶车辆是否应该优先保护乘客还是行人，以及责任以及保险责任的分配等。
此外，对于驾驶员监控和驾驶员行为识别技术的使用，也需要平衡隐私保护和驾驶安全的需求。
最后，先进驾驶辅助系统的市场推广也面临一定的挑战。
一种车辆辅助驾驶功能测试的虚拟仿真方案介绍
一种车辆辅助驾驶功能测试的虚拟仿真方案介绍
范学兵;汪科任;刘虹葳
【期刊名称】《科技与创新》
【年(卷),期】2022()23
【摘要】为满足前期ADAS算法功能验证的需要,基于虚拟仿真软件VTD、ECUtest、Carsim和Matlab/Simulink,设计了一套全新的MIL测试系统。
其中,VTD用于搭建虚拟场景,ECUtest用于控制仿真过程和生成测试报告,Carsim用于模拟本车车辆动力学行为,Matlab/Simulink用于生成控制算法。
以AEB算法为例,采用CCRm为测试场景对AEB算法进行功能验证。
通过仿真分析可知,该套测试系统可用于早期AEB算法的功能验证,加速应用层算法的迭代,节约开发成本。
【总页数】4页(P112-114)
【作者】范学兵;汪科任;刘虹葳
【作者单位】威马汽车成都研究院智能驾驶中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.3
【相关文献】
1.辅助实现机器人驾驶车辆的研究与仿真
2.一种新的车辆辅助驾驶动态障碍物检测与分类方法
3.基于虚拟现实的车辆驾驶模拟仿真系统开发
4.一种城市轨道交通全自动驾驶车辆仿真测试平台方案
5.一种RFID定位的无人驾驶车辆精准停车制动辅助系统
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智能交通系统的建模与仿真
智能交通系统的建模与仿真随着城市化进程的加速和交通问题的日益突显，智能交通系统作为一种解决城市交通问题的有效手段受到了广泛关注。
智能交通系统可以通过集成各种先进的技术手段，实现交通流的优化调度，提高交通效率，减少交通拥堵，降低交通事故率等目标。
因此，建立智能交通系统的模型并进行仿真分析，对于研究智能交通系统的运行规律，预测系统的未来运行状态，制定有效的技术措施具有重要的意义。
一、智能交通系统的建模智能交通系统可分为四个层次：道路层、车辆层、用户层和管理层。
在系统的建模过程中，需要将这些层次进行统一的描述，从而使系统具有可设计性、可测试性、可优化性和可实现性等特点。
1. 道路层的建模道路层是智能交通系统的基础，道路的质量、长度、宽度、车行道标识和交通信号系统等都会对整个系统的运行和流量产生影响。
因为道路的数目较大，所以在建模过程中需要对道路进行分类和概括。
道路层建模的主要原则是将道路分为大中小三类，然后根据道路类型（高速公路、城市道路、乡村公路）覆盖率进行划分。
根据统计数据，城市交通拥堵问题最突出，因此需要对城市道路系统进行详细的模型建立。
2. 车辆层的建模车辆层是智能交通系统中的重要组成部分，是道路层的运行实体。
因此，对车辆层的建模是模拟系统运行的基础，其主要任务是准确描述车辆行为和仿真车辆运动。
车辆层的建模需要考虑车辆类型、数量、行驶速度、行驶方向和可行驶面积。
车辆类型的描述和建模需要考虑车辆的长度、车宽、类型、马力、燃料类型等属性，并且需对车辆进行分类。
对车辆数量的建模需要考虑车辆周期性发生的变化规律和计算途中引起的变化、流量变化等。
车辆速度的建模需要考虑车辆流量、流速、加速减速等因素。
3. 用户层的建模用户层是指交通系统的利用者，其通过车辆执行交通活动。
对用户层的建模，需要考虑人员流量和时间分配，以及对交通系统的相关行为进行描述。
用户层的建模是一个特别复杂的问题，包括了人群规模大小、上下班高峰时段、出行路线和行为规则的统计等多方面的细节和随机性因素。
ADAS研发与测试的模拟仿真技术---吉林大学
能和产品的研发的比重已经高达70%以上-- *Automotive Wikipedia
Requirement-Driven Processes
以需求为驱动的开发流程
现代汽车技术研发先进方法、理念和流程
基于先进的研发理念
Math-Based Platforms
基于数学模型的开发平台
Model-Based Approaches
基于模型的开发方法
Requirement-Driven Processes
以需求为驱动的开发流程 先进的开发理念与流程
基于先进的研发平台
Pure Simulation
离线纯仿真平台
RT-SIL/HIL Simulation
实时、软硬件在环仿真平台
工具 技术理念、方法和流程的关键 --- Charles F. Kettering,
great American inventor, engineer & businessman
Time cover
“ 工欲善其事必先利其器 ”--- 孔子《论语·魏灵公》
1933
自上世纪90年代起，模拟仿真和数字虚拟化技术已经成为了 汽车研发过程
大雾天气
为什么模拟与仿真？ 成本需求
基于模拟仿真技术的虚拟研发是 节省研发成本的关键途径，也是 当今世界技术研发的主流趋势 $500
$5,000
相对成本
$50
$5
需求定义
模拟仿真
产品原型
产品开发
为什么模拟与仿真？技术切实可行
模拟仿真技术不仅必要、而且可能/可行
随着计算机、电子技术的成熟，数学模型的精确性和数值求 解能力的不断提高：数学模型也越来越接近真实的物理世界： 车辆动力学模拟 环境模拟（道路、交通与天气等） 环境传感模拟（虚拟相机、雷达和无线通信等） 驾驶员模拟
adas simulink实例
ADAS（Advanced Driver Assistance Systems，高级驾驶辅助系统）是一种利用传感器和计算机技术来辅助驾驶员进行车辆控制和安全驾驶的系统。
Simulink是一种广泛使用的模型设计和仿真工具，可以用于开发和测试ADAS系统。
以下是一个简单的ADAS Simulink示例，展示了如何使用Simulink设计一个车道保持辅助系统：1. 打开Simulink，创建一个新的模型。
2. 在Simulink库浏览器中，选择"Sources"（信号源）选项，并将"Constant"（常数）块拖放到模型中。
这个块将充当车辆的传感器，提供车辆当前位置的信息。
3. 从"Continuous"（连续）选项中选择"Step"（阶跃）块，并将其拖放到模型中。
这个块将模拟控制指令，决定车辆是否需要调整方向。
4. 从"Discrete"（离散）选项中选择"Transfer Fcn"（传递函数）块，并将其拖放到模型中。
这个块将代表车辆的动力学行为，根据输入的控制指令改变车辆的方向。
5. 从"Commonly Used Blocks"（常用块）选项中选择"Sum"（求和）块，并将其拖放到模型中。
这个块将用于将车辆的当前位置和控制指令进行求和运算。
6. 从"Continuous"（连续）选项中选择"Transfer Fcn"（传递函数）块，并将其拖放到模型中。
这个块将代表车辆的轨迹控制器，计算出调整车辆方向的控制信号。
7. 连接这些块，确保信号流按照设计的逻辑正确传递。
例如，将Constant块的输出连接到Sum块的一个输入，将Step块的输出连接到Sum块的另一个输入，将Sum块的输出连接到Transfer Fcn块的输入，最后将Transfer Fcn块的输出连接到Scope块，以便可视化结果。
adas仿真场景标准
adas仿真场景标准自动驾驶系统（ADAS）的发展迅猛，为了确保其在不同场景下的安全性和稳定性，需要建立一套标准的仿真场景。
本文将探讨adas仿真场景标准的重要性并提出建议。
一、概述adas仿真场景标准是指一套规范，用于模拟真实道路场景，测试和评估ADAS的性能。
标准的建立不仅可以提高仿真测试的效率和准确性，还能降低实地测试的成本和风险。
二、标准内容（一）场景分类针对adas系统的测试需求，可以将仿真场景分为以下几类：1. 常规道路场景：包括城市道路、乡村道路等各类日常驾驶场景；2. 特殊道路场景：包括高速公路、山区道路、隧道、桥梁等特殊道路条件下的驾驶场景；3. 天气场景：包括晴天、阴天、雨天、雪天等各类天气条件下的驾驶场景；4. 特殊行为场景：包括交叉口、人行横道、自行车道、公交专用道等特殊驾驶行为场景。
（二）场景要素每个场景都有不同的要素需要考虑，包括但不限于：1. 道路结构：道路宽度、弯道半径、斜坡等；2. 交通标识和线标：路标、交通信号灯、车道线等；3. 路况情况：堵车、拥堵、道路损坏等；4. 车辆行为：加速、减速、刹车等；5. 天气情况：晴天、阴天、雨天、雪天等。
（三）场景变化标准中需要考虑不同场景下的变化情况，比如路况的实时变化、车辆的随机行为、天气条件的变化等。
这些变化可以通过算法模拟，确保仿真场景的真实性和多样性。
三、制定标准的意义adas仿真场景标准的制定对于ADAS系统的开发和测试具有重要意义。
（一）效率和准确性标准化的仿真场景可以提高测试效率，减少重复测试的工作量。
同时，标准的场景设置可以减少人为主观因素的干扰，提高测试结果的准确性。
（二）降低成本与风险通过标准的仿真场景测试，可以降低实地测试的成本和风险。
实地测试需要投入大量的人力和物力资源，并且存在一定的安全风险。
标准化的仿真场景可以在更早的阶段发现问题，减少实地测试的次数和风险。
（三）提高安全性ADAS系统关乎交通安全，因此对其性能和安全性的测试十分重要。
ADAS驾驶员在环测试平台解决方案
ADAS驾驶员在环测试平台解决方案ADAS驾驶员在环测试平台解决方案前言随着汽车电子化和智能化进程的不断发展，驾驶员对车辆舒适性与安全性的要求越来越高，汽车智能辅助驾驶、主动安全、与自动驾驶已经成为了汽车技术发展的前言趋势。
高级智能辅助驾驶将对车辆进行不同程度的干预，而这种干预若是出现错误将导致难以想象的结果。
因此对这些驾驶辅助系统进行全面的功能测试，避免错误干预的情况出现，对整车厂来说就显得尤为重要。
当前先进车辆技术在进行验证的过程中，需要提供硬件在环的闭环测试环境。
在传统的硬件在回路测试技术的基础上发展起来的驾驶员在环测试技术包含了“人-车-路-交通环境“四要素，为车辆新技术的开发提供了强有力的支持，得到了越来越多的汽车制造商的关注和重视。
解决方案驾驶员在环测试技术作为一种新型的测试技术，在原有的对车辆、发动机等系统进行仿真的基础上，在保证测试精度的前提下，增加了交通和环境的仿真，并将真实驾驶员引入测试，融合传感器在环技术，结合3D实时动画，对系统进行验证。
系统主要由仿真控制系统、实时仿真模型PanoSim、实时仿真器、人机交互系统四部分组成。
总体结构由驾驶舱操纵系统、主控计算机、伺服控制柜、投影机、大屏幕、小型模拟器等几个部分组成。
提供复杂的车辆动力学模型，支持dSPACE/NI环境下的实时运行（搜集驾驶员输入信号，输出方向盘力反馈信息），并支持现有CarSim车辆动力学模型。
该平台支持前碰撞预警FCW，自动紧急刹车系统AEB（包括行人），车道偏离报警LDW，车道保持辅助系统LKA，自适应巡航系统ACC，智能路牌识别ISA（投标文件中出现的ADAS，暂默认为该6种）智能辅助驾驶系统的算法开发和测试，为智能辅助驾驶系统的研发提供工具和平台支持。
系统架构图如图所示：平台功能1.能够用于ADAS智能辅助驾驶系统的算法开发和整体测试，实现MIL/HIL测试2.能够实现驾驶员在环测试（多车协同共驾）3.能够实现传感器（摄像头或雷达）在环测试4.能够提供复杂的车辆动力学模型，能够与场景软件联合仿真5.能够提供ADAS相关功能HMI界面控制硬件特性●静态驾驶舱主要包括模拟驾驶舱和驾驶员操作力反馈系统，可根据提供的驾驶场景操纵驾驶舱，实现在有限的空间中真实地再现实车驾驶过程中的触摸感和视觉感。
adas仿真测试流程
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1. 测试计划制定。
明确测试目标、范围、方法论和评估标准，编制具体的测试计划。
智慧交通仿真系统设计方案
智慧交通仿真系统设计方案智慧交通仿真系统是基于计算机技术和交通管理的理论，模拟现实交通环境的交通管理系统。
它能够模拟各种交通情景和交通工具，包括道路，车辆，行人等，并根据实时交通数据进行实时的交通管理和决策。
以下是一个智慧交通仿真系统的设计方案。
1. 系统概述智慧交通仿真系统的功能包括交通流模拟、智能交通信号控制、交通预测与优化、交通数据分析等。
通过模拟真实交通情景，系统可以提供决策支持和优化交通流动。
2. 系统结构智慧交通仿真系统由三个主要组成部分构成：交通仿真模型、交通数据采集和处理模块、交通控制和优化模块。
- 交通仿真模型：该模型是系统的核心组成部分，用于模拟交通流，包括车辆，行人等的运动。
模型需要建立适当的地图和道路网络，根据车辆流量，道路容量等参数生成仿真数据。
可以使用离散事件仿真或连续仿真等方法。
- 交通数据采集和处理模块：该模块负责采集实时交通数据，包括车辆流量、车速、车辆位置等，并对数据进行处理和分析。
可以使用传感器或者车载设备采集数据，用于交通模型的输入和实时交通优化。
- 交通控制和优化模块：该模块根据实时交通数据和仿真模型，进行交通流的控制和优化。
可以使用智能交通信号控制算法，根据当前交通情况调整信号灯的时长和相位。
还可以预测交通情况，提前做出优化决策，如调整道路容量，改变车道规划等。
3. 系统特点智慧交通仿真系统具有以下特点：- 精度高：系统能够准确模拟真实的交通情景，并通过实时数据进行实时优化，提高交通流动性和安全性。
- 可扩展性强：系统可以根据实际需要进行模块的增减和功能的扩展，满足不同城市和道路的需求。
- 决策支持：系统能够提供交通数据的分析和预测，并通过优化算法和决策支持，帮助交通管理者做出合理的决策。
- 数据共享：系统能够和其他交通相关系统进行数据共享和交互，如与交通监控系统、智能车辆系统等进行数据交换。
4. 实施方案智慧交通仿真系统的实施需要以下步骤：- 系统需求分析：明确系统的功能需求和性能指标，如仿真模型的准确性，数据采集的实时性等。
支持ADAS功能开发的仿真平台搭建
支持ADAS功能开发的仿真平台搭建作者：唐野刘世东来源：《科学导报·学术》2020年第26期摘要：本文针对传统电子电气架构在面对先进驾驶辅助系统（ADAS）时的不足，通过构建整车多域式的电控方案，设计支持ADAS功能开发的仿真平台。
该平台以逻辑单元的形式，通过分析ADAS功能的需求定义，实现车辆纵向和侧向运动的耦合控制。
为验证平台的合理性及有效性，以交通拥堵辅助（TJA）功能为例，结合车辆动力学软件进行分析验证。
仿真结果表明，ADAS功能得到正确响应，仿真平台符合预期设计。
关键词：仿真平台;主动安全;运动集成1 前言1.1 开发背景伴随着人工智能、传感技术、通讯技术及移动互联的快速发展，人们需求的不断变更，推动汽车从单一的交通工具，向智能移动空间进行转型，汽车属性得到了重新定义与赋能。
传统的整车电控系统，以分布式电子控制单元的方式，确保整车功能的集成控制。
然而分布式的E/E架构，因运算能力有限、通讯链路过长、网络负载率高和带宽不足等问题，严重制约了ADAS功能的快速发展。
鉴于此，域控制器（Domain Control Unit，DCU）的设计得以广泛应用，不同于传统的分布式E/E架构，整车电控系统以域的形式被重新划分，如：动力域、底盘域、车身域和主动安全域等，架构如图1所示。
1.2 研究意义实现多域电子电气架构下的仿真平台搭建，具有重大意义。
一方面，主机厂和零部件供应商可以在同一套架构下进行功能开发，避免出现逻辑重叠或信号失配等问题，降低系统冗余程度，加速整车研发周期，同时也为后续电控系统的功能升级和扩展提供基础。
另一方面，该平台可以作为白盒化的测試工具，通过场景搭建和开/闭环信号交互等方式，进行单元测试和系统集成测试，以验证电控系统中其他控制器的逻辑关系，在设计过程中对风险进行提前甄别，最终优化整车性能。
2 实施方案2.1 主动安全域系统构成ADAS功能主要围绕“感知+决策+控制”的思路进行开发。
ADAS开发及测试方案
ADAS开发及测试方案ADAS开发及测试方案先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems）简称ADAS，是利用安装于汽车上的各种传感器，及时采集车内外的环境数据，进行静动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，并采取必要的动作，从而更好地保护乘客的安全，保障车辆及周围交通环境的安全。
随着ADAS系统的引入，汽车变得越来越智能，也极大地提升了车辆驾驶的安全性，因此ADAS也成为整车厂新的竞争利器。
ADAS 的组成非常广泛，包括了夜视系统、主动巡航控制系统（ACC）、电子稳定程序(ESP)、随动转向前照灯(AFS)、车道偏移报警(LDW)、防碰撞技术(FCW)、盲点检测技术（BSD）以及泊车辅助技术（PLA）等。
ADAS系统的开发具有特殊性，除了遵从一般ECU的V模式开发流程外，由于ADAS系统的实时性非常重要，需要实时与不同类型的传感器进行数据交换（比如摄像头、激光雷达、雷达、车辆CAN总线、GPS等），而且需要方便的集成新的功能和算法，因此，ADAS系统的软件开发需要解决很多挑战，比如多线程编程、数据样本时戳和再同步、数据延时测量和预估，系统优化和性能评估、代码重用和软件应用维护等。
Elektrobit公司（简称EB）是全球知名的汽车软件工具提供商，基于和Audi的合作开发经验推出了模块化的ADAS开发环境平台——EB Assist Automotive Data and Time-Triggered Framework (ADTF)，可以帮助ADAS软件开发者快速地完成新功能的开发。
除相应的开发工具外，EB还提供标准化的ADAS系列算法模块，通过咨询服务帮助客户完成ADAS的开发。
北汇信息作为EB中国的合作伙伴，将一同助力中国汽车客户的ADAS开发效率的提升。
EB Assist ADTF简介：ADAS 算法开发过程可以借助MATLAB/Simulink等建模软件或C语言等来完成，并导入到EB Assist ADTF中。
adas工程师工作内容
adas工程师工作内容
1. 工作概述
ADAS工程师是一个技术专业职位，负责开发、设计和维护各种自动驾驶辅助系统（ADAS）设备和系统。
此外，还要根据产品规范和市场需求，为客户提供技术支持并监督开发进度。
2. 主要职责
（1）负责研究和分析自动驾驶辅助系统（ADAS）设备和系统的设计和开发；
（2）利用ADAS设备算法，编写程序以改善自动驾驶系统性能；
（3）参与系统功能完善，包括自动驾驶系统功能设计、仿真测试、优化设计、数据收集等；
（4）负责验证ADAS设备和系统的功能，并及时根据客户的需求进行维护；
（5）与行业公司紧密合作，确定和维护产品的性能指标；
（6）负责为客户提供技术支持，监督开发进度，定期报告项目进展情况；
（7）参与项目中有关ADAS系统的技术分析和设计工作，编制开发和实施文档。
3. 职位要求
（1）具有至少三年以上相关领域的经验；
（2）掌握计算机视觉、机器学习、深度学习等；
（3）熟悉车辆分析、卫星定位、无线网络、信号处理、传感器
组合等；
（4）熟悉C/C++、Python、JavaScript等编程语言；
（5）熟悉汽车通信协议（CAN、LIN、Flexray）。
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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
1. 全参数话车辆振动噪声NVH仿真模型； 2. 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； 3. 优化驾驶操控端的用户体验，特别是振动噪声相关内容
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七：总结
① 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；
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二：ADAS工程仿真模拟器方案
（1）硬件在环——HardWare in the Loop
Scenarios 场景工况
Sensors & V2X 传感器&通讯
Algorithms 控制算法
Vehicle Dynamics 车辆动力学
Scenarios 场景工况
Sensors & V2X 传感器&通讯
➢ 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； ➢ 智能汽车模拟器涉及视景显示、智能传感器建模、车辆建模、多自由度驾驶模拟器等； ➢ 详细逼真的动力学模型是智能汽车驾驶模拟器的核心之一； ➢ 强实时、稳定、可靠是智能汽车模拟器的重要特征之一； ➢ GET集团在模拟器开发与建设方面经验丰富； ➢ 我们不仅具有专业的建模团队、模拟器开发与生产团队、VR团队等，还有与众多国
ADAS ECU
Vehicle Dynamics 车辆动力学
实时仿真机——Real-Time simulation machine
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二：ADAS工程仿真模拟器方案
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二：ADAS工程仿真模拟器方案
（2）系统方案组成
① 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； ② 车辆动力学模型系统：动力学车辆模型——（SIMPACK RT） ③ 实时仿真机系统：CONCURRENT Real-Time； ④ 环境、道路系统：高精度场景模型——（rFpro） ⑤ 传感器仿真：环境工况、传感器系统——（PreScan）； ⑥ 数据存储与显示系统：显示器、硬盘存储器等； ⑦ 控制中心：显示系统、指令调度系统等； ⑧ 其它附属设备：网络、总线等；
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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）
① 多驾驶员在环，接近真实； ② 同一场景可重复使用； ③ 可构建各种在现实的或者超越现实的交通场景、工况等； ④ 极限、危险工况测试； ⑤ 模型可实现插拔即用； ⑥ 可对智能汽车性能及功能做全方位的验证、评估； ⑦ 搭建接近真实的驾驶环境，声音、振动、视景等； ⑧ 可以进行大规模自动驾驶模型的仿真分析、测试评估； ⑨ 节省开发和测试费用； ⑩ ……..
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五：高精度虚拟试验场
环境、道路系统：高精度场景模型——（rFpro）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ① 虚拟测试：
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
② 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；
③ 机器学习
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；
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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
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”
1. 城市模型层； 2. 交通、行人仿真层； 3. 传感器仿真功能； 4. 云计算支撑层
最为可靠、贴近人 类的“学习”过程
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三：为什么要采用ADAS仿真？
Google无人车：Waymo
① 没有方向盘和踏板; ② 使用的激光雷达加高清地图的策略; ③ 道路测试主要依赖2大工具：
a) 模拟仿真软件：Carcraft ； b) 无人车试验场：Castle
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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：
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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
① 智能汽车控制策略验证； ② 系统集成验证及试验； ③ 无人车辆安全性验证； ④ ADAS系统验证及评估； ⑤ 人-车-环综合评估与验证； ⑥ 驾驶培训； ⑦ 虚拟测试； ⑧ 操作稳定性评估； ⑨ 复杂真实交通环境验证； ⑩ 极限、危险工况评估； ⑪ ……..
ADAS工程仿真测试方案
1. 工程模拟器的应用 2. ADAS工程仿真模拟器方案（HIL） 3. 为什么要进行ADAS仿真？ 4. AI人工智能解决方案的集成 5. 内嵌高精度虚拟试验场 6. 专业NVH模拟器 7. 总结
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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； ➢ ………
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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
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
1. 自定义城市规模测试环境和道路，包括随机的行人、交通流； 2. 包括主流物理传感器的仿真模拟方式。得到行业认可； 3. 借助“云计算”，实现更快、更高效的AI训练
际大公司合作与集成的经验； ➢ 人工智能AI训练技术的引用； ➢ 专业NVH振动噪声模拟器的集成仿真； ➢ 合作共赢是我们一贯的宗旨；
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② 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”；
③ 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）。