适用于无人驾驶的分布式仿真平台

中国原创自动驾驶仿真软件技术创新

• 摄像头HIL
传感器仿真 – 摄像头
Lidar • Lidar的多种参数模拟 • 反射强度标定 • 天气对Lidar的影响标定
传感器仿真 – Lidar，Radar
Radar • 目标级模拟 • 物理信号级模拟 • 毫米波雷达HIL （合作伙伴）
动力学仿真
• 支持高精度非线性复杂车辆动力学22自由度模型 • 与CarSim对标并兼容绝大部分车辆模型与参数 • 模块化设计
测试案例案例的创建、编辑以及测试任务的管理
优势： • 多人账户管理，工作在统一案例库 • 并发进行大量案例测试，通过添加硬件方式扩展 • 可以与上游数据结合，自动转化路采数据进仿真 • 成本低，满足整个团队仿真需求
• 仿真的传感器种类： • 摄像头 • 激光雷达 • 毫米波雷达 • 超声波雷达 • GPS， IMU • V2X
动态仿真流程
数据来源： • 车侧，路侧，无人机采集数据 • 基于Web的编辑器人工创建
动态仿真流程
数据处理和转化： • 多种数据格式（ROS, CAN, Excel, Video）转化，识别，清洗，处理 • 原始数据回放 • 转化为案例后编辑，组织和管理
动态仿真流程
大量运行： • 基于Spark的大数据处理工具链 • 分布式云仿真
中国原创自动驾驶仿真软件技术创新
51Sim-One无人驾驶仿真平台
51Sim-One是51VR自主研发的一款集静态和动态数据导入，测试场景案例编辑，传感器仿真，动力学仿真，可视化，测试与回放，虚拟数据集生成等一体化的自动驾驶仿真与测试平台，功能模块覆盖自动驾驶仿真测试的全流程，兼具规模，高精度和高真实感，原生使用灵活可扩展的分布式并行仿真架构，可部署在单机，私有云，公有云的环境

城市交通仿真平台SUMO(V1.3)

城市交通仿真平台（SUMO ）用户文档贵州大学计算机学院中文信息处理实验室联系人：韩光辉邮箱：hanyankai@城市交通流微观仿真基于SUMO 平台SUMO 是由德国宇航中心开发的，微观、连续的道路交通仿真架构和模型基础，非常适合于道路交通仿真的研究人员使用，本文档介绍部分仿真理论后，主要介绍SUMO 仿真平台的架构和使用方法2010韩光辉贵州大学计算机学院2010-12-15城市交通仿真（SUMO）的概要信息使用的模型：(1)汽车运动模型：是由Stefan Krauss开发的微观、空间连续、时间离散的汽车流模型。

(2)用户分配模型：是由Christian Gawron开发的动态用户分配模型。

应用程序包(bin目录)介绍：Activitygen:从网络中全部人群的描述来生成需求。

Dfrouter:使用探测器值构建车辆路径。

Duarouter:最短路径和动态用户均衡(DUE)计算，使用C. Gawron模型。

Jtrrouter:基于路口转弯比率的路径计算Netgen:生成路网Netconvert:导入并转换路网Od2trips:导入O/D矩阵并转换为旅行路径Polyconvert:导入多边形和兴趣点(POIs)Sumo:实现仿真Sumo-gui:仿真的GUI界面TraCITestClient: 探索与外部应用进行通信的可能性目录1.简介 (7)1.1.交通仿真 (7)1.1.1.交通仿真分类 (7)1.1.2.用户分配 (7)1.2.SUMO概览 (7)1.2.1.特点 (8)1.2.2.包含的应用 (8)1.2.3.设计原则 (9)2.基本使用 (9)2.1.符号 (9)2.2.命令行 (9)2.2.应用程序参数 (9)2.3.XML举例 (9)2.4.模式 (10)2.5.数据类型 (10)2.6.安装SUMO (10)2.6.1.安装二进制版本(windows平台) (11)2.6.2.编译构建应用(Windows平台) (11)2.6.3.构建文档 (13)3.使用命令行程序 (13)3.1.基础 (13)3.1.1.开启命令行窗口 (13)3.1.2.从命令行使用SUMO程序 (13)3.2.参数 (14)3.2.1.命令行下设置参数 (14)3.2.2.参数值类型 (14)3.3.配置文件 (14)3.3.1.配置文件命名规范 (15)3.3.2.配置文件和命令行参数 (15)3.3.3.生成配置文件模板 (15)3.3.4.保存当前配置到文件 (15)3.4.通用参数 (16)4.仿真准备 (16)4.1.所需数据 (16)4.2.最佳实践 (17)5.网络构建 (17)5.1.SUMO道路网络 (17)5.2.坐标系和对齐 (18)5.3.使用自己的XML描述构建网络 (19)5.4.节点描述 (19)5.5.边的描述 (20)5.5.1.一般描述 (20)5.5.2.定义允许的车辆类型 (22)5.5.3.路段定义 (22)5.5.4.边类型描述 (23)5.6.连接描述(Connection) (24)5.7.手工构建路网案例 (28)6.网络导入 (30)6.1.OpenStreetMap格式的路网导入 (30)6.1.1.导入路网 (30)6.1.2.导入额外的多边形(如建筑物，河流等) (31)6.1.3.导入脚本(Scripts) (33)6.1.4.编辑OSM网络 (33)CONVERT细节 (33)CONVERT的输出 (37)6.4.网络生成 (38)7.需求建模 (38)7.1.SUMO的需求简介 (38)7.2.车辆、车辆类型、路径的定义 (39)7.2.1.车辆类型 (39)7.2.2.抽象车辆类别 (40)7.2.3.车辆排量类别 (41)7.2.4.可视化 (41)7.2.5.车辆跟驰模型 (42)7.2.6.车辆和路径 (43)7.2.7.车辆的出发和到达参数 (44)7.2.8.路径和车辆类型分布 (44)7.2.9.停车 (45)7.3.路由器的输入(内容) (45)7.3.1.旅程定义 (45)7.3.2.使用流定义 (47)7.3.3.导入OD矩阵 (50)7.3.4.描述街区 (50)7.3.5.描述矩阵单元 (51)7.3.6.分裂大型矩阵 (51)7.3.7.处理破碎的数据 (51)7.3.8.随机路径 (51)7.3.9.路径猜测 (51)7.3.10.使用JtrRouter (52)7.3.11.使用DfRouter (53)7.3.12.使用ActivityGen (55)7.3.13.动态用户分配(DUA) (55)8.仿真 (55)8.1.基本仿真定义 (55)8.2.道路网络 (55)8.3.交通需求 (56)8.4.为仿真定义时段 (56)8.5.高级交通灯仿真 (56)8.5.1.载入新的交通灯仿真程序 (56)8.5.2.交通灯仿真程序导入工具(p98) (58)8.5.3.定义程序交换时间和过程 (59)8.5.4.交通灯性能评估 (60)8.6.SUMO的公共运输仿真(公交系统) (60)8.7.SUMO的可变速度信号 (61)8.8.SUMO的重新路由(p105) (62)8.8.1.二次路由器 (62)8.8.2.关闭街道 (62)8.8.3.分配新的目的地 (63)8.8.4.分配新的路径 (63)8.9.可行的仿真方案 (64)8.9.1.使用随机路径仿真 (64)8.9.2.使用探测器数据仿真 (65)8.9.3.使用车流分布仿真 (68)8.9.4.公交线路仿真 (69)8.10.使用GUISIM (71)8.10.1基本使用描述 (71)8.10.2.与视图交互 (72)8.10.3.在GUISIM中使用贴图(背景图片) (74)8.10.4.配置文件 (75)9.SUMO输出 (76)9.1.车辆发射器状态 (77)9.2.感应线圈输出 (77)9.3.道路性能均值 (77)9.4.受约束的道路性能均值 (78)9.5.车道性能均值 (78)9.6.路网最原始数据输出 (78)9.7.旅程信息输出 (79)9.8.车辆路径输出 (79)9.9.车辆类型调查 (79)10.TraCI (79)10.1.TraCI简介 (79)10.2.仿真步骤 (79)11.选择研究主题的一些建议 (80)11.1.车辆重新选择路径 (80)11.1.1.基本描述 (80)11.1.2.应该记住的事情 (80)11.2.在线交通仿真 (80)11.3.基于GSM的监视 (80)11.3.1.怎样使用GSM跟踪车辆 (80)11.4.开发自己的跟车模型 (80)11.4.1.实现新的跟车模型 (80)11.4.2.定义车辆类型 (82)11.4.3.跟车模型接口 (84)11.4.4.重新进行微观仿真 (85)11.4.5.新模型开发案例 (86)12.附录A (86)12.1.词汇表 (86)12.2.常见问题 (87)12.2.1.综述性方面 (87)12.2.2.软件特性方面 (87)12.2.3.构建和安装方面 (88)12.2.4.基本使用方面 (88)12.2.5.关于NETCONVERT (89)12.2.6.关于仿真方面 (89)12.2.7.关于可视化 (90)12.2.8.XML模式定义 (91)12.3.关于SUMO整体性的描述 (91)13.附录B (91)13.1.JOSM入门 (91)13.1.1.基本概念 (91)13.1.2.在JOSM中编辑地图 (91)13.1.3.上传地图到OSM服务器 (92)13.1.4.How Tos (92)13.1.5.快捷键 (95)13.2.概念 (98)13.2.1.结点、路线、关系 (98)13.2.2.标签 (98)13.2.3.对象ID (99)13.2.4.对象版本 (99)13.3.JOSM接口 (99)13.3.1.地图视图 (99)13.3.2.主菜单 (99)13.3.3.工具栏 (100)13.3.4.切换工具栏 (100)13.3.5.其他工具栏 (100)1.简介1.1.交通仿真1.1.1.交通仿真分类根据仿真细节的等级，交通流模型有4个等级：宏观模型：微观模型：仿真道路上每个车辆的移动，一般假定车辆行为同时依赖于车辆的物理属性和驾驶员的控制行为。

分布式半实物仿真平台设计

：Ａ，ＡｂｓｔｒａｃｔｒｏｂｌｅｍｏｉｎｔｉｍｉｎａｔｓｏｌｖｉｎｔｈｅｆａｃｅｄｂｔｈｅｕｎｉｔｓｆｒｏｍｄｉｆｆｅｒｅｎｔＡｒｅａｓｗｈｅｎｔａｋｉｎｔｒａｉｎｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｎｄｓｅｍｉ－ｐｊｇｇｙｇｈｓｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ．Ａｎａｌｚｉｎｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｔｒａｉｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｍａｎａｅｍｅｎｔｓｓｔｅｍａｎｄｒａｉ－ｐｙｙｇｑｇｙ，ｓｉｎｔｈｅｄｅｓｉｎｔａｒｅｔｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｌａｔｆｏｒｍ．Ｗｉｔｈｔｈｅｅｎｉｎｅｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｄｅｓｉｎｅｄｔｈｅｎｒｅａｌｉｚｉｎｔｈｅｌａｔ－ｇｇｇｐｇｇｇｐａｒｔｉｅｓｆｏｒｍｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｍａｎａｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｓｔｅｍ．Ｔｗｏｉｎｔｈｅｓａｍｅｆｉｈｔｓａｃｅｃｏｕｌｄｅｘｅｒｉｅｎｃｅｐｇｙｇｐｐｌａｔｆｏｒｍ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｔｒａｉｎｉｎｔｈｅｃｏｍｌｅｘｅｌｅｃｔｒｏｍａｎｅｔｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｂｔｒａｉｎｉｎｏｎｔｈｉｓｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｐｇｐｇｙｇｙｌａｔｆｏｒｍ，ｔｈｅｉｎｄｅｘｏｆｔｈｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｓｍａｄｅ．ｐ

安世亚太仿真云平台PERA.SimCloud

安世亚太仿真云平台PERA.SimCloud安世亚太仿真云平台PERA.SimCloud是一款基于云计算技术的仿真软件平台，它为用户提供了一套完整的仿真解决方案，在产品设计、工程分析、装配制造等领域提供了全面的技术支持。

本文将为您介绍PERA.SimCloud的产品特点、应用领域以及优势，让您更全面地了解这款领先的仿真云平台。

一、产品特点1. 多领域仿真支持PERA.SimCloud涵盖了多个领域的仿真支持，包括结构、流体、热传导、电磁等多个领域。

无论是在产品设计阶段还是在工程分析阶段，用户都可以在PERA.SimCloud平台上进行多领域的仿真分析，满足不同领域的技术需求。

2. 大规模并行计算PERA.SimCloud采用了云计算技术，可以实现大规模的并行计算。

用户可以根据自身的需求选择不同的计算资源配置，实现快速高效的仿真计算。

这一特点使得PERA.SimCloud在处理复杂大型仿真问题时具有显著的优势。

3. 集成化平台PERA.SimCloud提供了一套完整的仿真解决方案，用户可以在平台上完成从CAD模型导入、网格划分、求解分析到结果导出的全过程。

这种集成化的平台设计使得用户可以方便地进行仿真分析，提高了工作效率。

4. 可视化分析PERA.SimCloud提供了丰富的可视化分析功能，用户可以通过平台上的图形界面直观地查看仿真结果。

这一特点使得用户可以更直观地理解仿真结果，提高了对产品性能的全面了解。

二、应用领域1. 产品设计在产品设计领域，PERA.SimCloud可以帮助用户进行各种复杂产品的仿真分析，包括结构强度分析、热传导分析、流体分析等。

用户可以在设计阶段通过仿真分析验证产品的性能，提高产品的工程质量。

2. 工程分析3. 装配制造三、产品优势1. 高效准确PERA.SimCloud采用了先进的仿真算法和大规模并行计算技术，可以实现高效准确的仿真计算。

用户可以在短时间内得到准确可靠的仿真结果，提高了工作效率和分析精度。

国内外自动驾驶仿真软件总结

国内外自动驾驶仿真软件总结来源：希骥智能网联汽车前言自动驾驶汽车在真正商业化应用前，需要经历大量的道路测试才能达到商用要求。

采用路测来优化自动驾驶算法耗费的时间和成本太高，且开放道路测试仍受到法规限制，极端交通条件和场景复现困难，测试安全存在隐患。

目前，自动驾驶仿真测试已经被行业广泛接受，自动驾驶算法测试大约 90% 通过仿真平台完成，9% 在测试场完成，1% 通过实际路测完成。

自动驾驶仿真测试平台必须要具备几种核心能力：真实还原测试场景、高效利用路采数据生成仿真场景、云端大规模并行加速等，使得仿真测试满足自动驾驶感知、决策规划和控制全栈算法的闭环。

目前包括科技公司、车企、自动驾驶方案解决商、仿真软件企业、高校及科研机构等主体都在积极投身虚拟仿真平台的建设。

本文详细介绍了现有的自动驾驶仿真软件，供读者了解参考，软件排名不分先后。

0、CarSimCarSim,还有相关的TruckSim和BikeSim是Mechanical Simulation 公司开发的强大的动力学仿真软件，被世界各国的主机厂和供应商所广泛使用。

CarSim针对四轮汽车，轻型卡车，TruckSim 针对多轴和双轮胎的卡车，BikeSim针对两轮摩托车。

CarSim是一款整车动力学仿真软件，主要从整车角度进行仿真，它内建了相当数量的车辆数学模型，并且这些模型都有丰富的经验参数，用户可以快速使用，免去了繁杂的建模和调参的过程。

CarSim模型在计算机上运行的速度可以比实时快10倍，可以仿真车辆对驾驶员控制， 3D路面及空气动力学输入的响应，模拟结果高度逼近真实车辆，主要用来预测和仿真汽车整车的操纵稳定性、制动性、平顺性、动力性和经济性。

CarSim自带标准的Matlab/Simulink 接口，可以方便的与Matlab/Simulink进行联合仿真，用于控制算法的开发，同时在仿真时可以产生大量数据结果用于后续使用Matlab或者Excel进行分析或可视化。

分布式虚拟现实平台设计与构建

分布式虚拟现实平台设计与构建虚拟现实技术的快速发展已经改变了人们对于交互体验的认知。

分布式虚拟现实平台的设计与构建为用户提供了更加真实和沉浸式的交互体验，使得用户能够在虚拟世界中感受到与现实世界相似的互动和感知。

本文将对分布式虚拟现实平台的设计与构建进行详细介绍。

首先，分布式虚拟现实平台的设计需要考虑多个方面的需求和挑战。

首先是网络和通信技术的支持。

分布式虚拟现实平台需要能够支持多用户同时的交互和沟通，而这需要高速的网络连接和低延迟的数据传输。

因此，选择合适的网络架构和通信协议非常重要，如客户端-服务器模型或者对等网络模型。

其次，平台的硬件设备也需要考虑。

虚拟现实头显设备、追踪器、手柄等硬件设备是实现分布式虚拟现实的关键。

这些设备需要能够准确地追踪用户的动作和位置，以便用户可以在虚拟世界中进行自由移动和交互。

因此，选择高质量的硬件设备，并将其与平台的软件进行兼容性测试，确保系统的稳定性和流畅性。

第三，平台的软件方面也需要进行设计和构建。

虚拟现实的应用程序需要能够充分利用硬件设备的功能，实现高度真实和沉浸式的交互体验。

此外，平台的软件还需要支持多用户的并发访问和协同工作，以便用户之间可以进行实时的交流和合作。

因此，开发虚拟现实应用程序的开发者需要掌握相关的编程技术，如Unity引擎、Unreal引擎等。

第四，分布式虚拟现实平台的安全性也需要重视。

虚拟现实应用程序可能需要访问用户的个人信息和敏感数据，因此平台的设计需要确保数据传输的安全性和隐私保护。

通过使用加密技术、访问控制和身份验证等手段来确保用户数据的安全，防止恶意攻击和数据泄露。

最后，分布式虚拟现实平台的用户体验至关重要。

为了提供良好的用户体验，平台应该注重界面友好性和操作便捷性。

设计者需要考虑用户在虚拟环境中的操作手势、使用习惯和认知需求，提供更加直观和自然的交互方式。

平台还可以通过添加音频和触觉反馈等技术，增强用户的沉浸感和参与感。

在设计和构建分布式虚拟现实平台时，需要严格按照相关标准和规范进行操作。

六自由度自动驾驶仿真测试平台搭建及其应用研究

六自由度自动驾驶仿真测试平台搭建及其应用研究目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 国内外研究现状综述 (5)1.4 论文结构安排 (6)二、六自由度自动驾驶仿真测试平台需求分析 (7)2.1 自动驾驶系统组成与功能需求 (9)2.2 仿真测试平台性能需求 (10)2.3 仿真测试平台硬件需求 (12)2.4 仿真测试平台软件需求 (13)三、六自由度自动驾驶仿真测试平台搭建 (14)3.1 平台总体架构设计 (16)3.2 传感器仿真模块设计与实现 (17)3.3 控制系统仿真模块设计与实现 (18)3.4 通信系统仿真模块设计与实现 (20)3.5 路径规划与决策系统仿真模块设计与实现 (21)3.6 数据处理与存储系统设计与实现 (22)四、六自由度自动驾驶仿真测试平台应用研究 (23)4.1 仿真测试流程设计 (24)4.2 仿真测试方法研究 (26)4.3 仿真测试结果分析 (27)4.4 仿真测试优化建议 (28)五、结论与展望 (29)5.1 研究成果总结 (30)5.2 存在问题与不足 (32)5.3 未来研究方向展望 (33)一、内容描述本文档主要围绕“六自由度自动驾驶仿真测试平台搭建及其应用研究”展开详细的内容描述。

接下来是关于搭建六自由度自动驾驶仿真测试平台的具体内容。

需要确定仿真测试平台的核心硬件和软件组件，包括高性能计算机、图形处理器、仿真软件、自动驾驶算法等。

需要考虑如何搭建这些组件，包括硬件设备的选型与配置、软件的安装与调试等。

环境的构建也是关键的一环，需要模拟各种真实的驾驶场景，包括城市道路、高速公路、山区道路等，以及各种复杂的交通环境，如雨天、雾天、夜间等。

关于应用研究部分，重点将探讨六自由度自动驾驶仿真测试平台在自动驾驶系统研发中的应用。

如何利用该平台对自动驾驶系统进行算法验证和性能评估将是重要内容。

如何通过该平台改进和优化自动驾驶系统也是一个重要的研究方向。

面向分布式仿真的云计算平台设计

面向分布式仿真的云计算平台设计随着计算机技术的不断发展，仿真技术在科学研究、工程设计、产品开发等领域中得到越来越广泛的应用。

而云计算技术的出现，则为仿真技术的应用带来了新的可能性。

面向分布式仿真的云计算平台，将成为未来仿真技术的发展趋势。

一、云计算技术对仿真应用的影响云计算技术是一种计算机资源共享的方式，通过将资源汇集在一起，为用户提供强大的计算能力和存储空间。

对于仿真技术而言，云计算平台可以提供分布式计算的支持，使仿真任务可以更高效地完成。

此外，云计算平台的灵活性、可扩展性和安全性等方面，也能够帮助仿真应用更好地实现。

二、分布式仿真的概念和优势分布式仿真是一种仿真技术，它将仿真任务分布在多个计算资源之间，并在这些资源之间共享数据和输出结果。

与传统的集中式仿真相比，分布式仿真具有以下几点优势：1. 分布式仿真可以更高效地利用计算资源。

2. 分布式仿真可以降低仿真任务的计算负载，提升仿真效率。

3. 分布式仿真可以处理更大的仿真规模，使仿真结果更加准确。

4. 分布式仿真可以提高仿真应用的可靠性和安全性。

三、面向分布式仿真的云计算平台设计方案面向分布式仿真的云计算平台设计方案应当包括以下几个方面：1. 计算资源管理在云计算平台中，对于计算资源的管理至关重要。

在面向分布式仿真的云计算平台中，计算资源应当根据其性能、可用性、位置等因素进行分配和管理，以确保仿真任务的高效完成。

2. 数据管理数据在仿真过程中扮演着至关重要的角色，因此对于仿真数据的管理也就显得尤为重要。

在面向分布式仿真的云计算平台中，数据应当采用分布式存储和管理的方式，以便不同计算节点之间能够自由地共享数据。

3. 任务调度任务调度是仿真过程中的核心问题之一，它决定了计算资源的使用效率和仿真任务的完成时间。

在面向分布式仿真的云计算平台中，任务调度应当根据计算资源的空闲情况、仿真任务的优先级、数据共享情况等因素进行调度。

4. 安全管理仿真应用往往涉及到敏感信息和重要数据，因此在面向分布式仿真的云计算平台中，安全管理也就显得十分重要。

各类交通仿真软件综合介绍

各类交通仿真软件综合介绍交通仿真软件是一类用于模拟交通流动和研究交通运输系统的计算机程序。

它们可以对各种交通情景进行建模，评估不同交通策略的效果，并提供决策支持。

下面将介绍几种常见的交通仿真软件。

1.VISSIMVISSIM是一种微观交通仿真软件，用于模拟城市、高速公路和非机动车道等不同交通环境。

它可以模拟车辆的运动和互动，包括车辆的加速、减速、变道和排队等行为。

VISSIM还具有强大的路口控制模块，可以优化信号灯配时和车道使用策略，以提高交通效率和减少拥堵。

2.TRANSIMSTRANSIMS是一种宏观交通仿真软件，用于模拟整个城市的交通流动。

它综合考虑了交通、土地使用和居民行为等因素，可以评估不同的交通策略对城市交通系统的影响。

TRANSIMS还可以用于预测交通需求和评估城市规划项目的可行性，帮助决策者做出更合理的决策。

3.SUMOSUMO是一种开源的微观交通仿真软件，可用于模拟道路网络和车辆的运动。

它具有高度可定制的特性，可以灵活地调整模型参数和仿真设置。

SUMO还支持与其他软件的集成，例如与交通信号控制软件和模型导入/导出工具的连接。

由于其开源的特点，SUMO受到了学术界和研究人员的广泛应用。

4. AimsunAimsun是一种综合交通仿真软件，用于建模和模拟城市和区域范围的交通系统。

它可以模拟道路、公共交通和行人等各种交通模式，并提供全面的评估和优化工具。

Aimsun还具有强大的可视化功能，可以直观地展示交通流动和改进措施的效果。

该软件被广泛应用于交通规划、交通管理和交通工程等领域。

5. PTV VissimPTV Vissim是一种微观交通仿真软件，由PTV Group公司开发。

它具有高度精确的模拟能力，可以模拟各种驾驶行为和交通条件。

PTV Vissim还提供了丰富的API和扩展功能，支持用户自定义模型和脚本编程。

该软件被广泛应用于交通规划、交通管理和交通安全等领域。

综上所述，交通仿真软件在交通规划、交通管理和交通工程等领域起着重要作用。

无人驾驶系统的仿真和模拟测试方法

无人驾驶系统的仿真和模拟测试方法随着科技的不断进步，无人驾驶技术正逐渐成为现实。

然而，在将无人驾驶系统投入实际道路之前，必须对其进行充分的仿真和模拟测试。

这些测试可以确保无人驾驶系统在各种情况下的安全性和可靠性。

本文将探讨无人驾驶系统的仿真和模拟测试方法。

首先，无人驾驶系统的仿真测试是通过计算机模型来模拟真实道路环境和车辆行为。

这种方法可以在无需实际车辆和道路的情况下进行测试。

仿真测试可以通过改变不同的参数和环境条件来评估无人驾驶系统在各种情况下的性能。

例如，可以模拟不同的天气条件，如雨天、雪天和雾天，以评估无人驾驶系统在恶劣天气下的行驶能力。

其次，无人驾驶系统的模拟测试是通过在实际道路上进行模拟测试来评估其性能。

这种方法可以更真实地模拟各种道路条件和交通情况。

模拟测试可以使用专门设计的测试车辆和传感器来收集数据，并通过数据分析来评估无人驾驶系统的性能。

例如，可以模拟高速公路、城市道路和乡村道路等不同的道路类型，以评估无人驾驶系统在不同道路条件下的驾驶能力。

无人驾驶系统的仿真和模拟测试方法需要使用大量的数据来支持测试和评估。

这些数据可以包括道路地图、车辆行为数据、传感器数据等。

通过收集和分析这些数据，可以评估无人驾驶系统在各种情况下的性能，并进行必要的改进和优化。

此外，无人驾驶系统的仿真和模拟测试还需要考虑安全性和可靠性。

在进行测试时，必须确保无人驾驶系统不会对其他道路用户造成危险。

因此，测试应该在封闭的测试场地或专门设计的测试道路上进行。

同时，测试应该模拟各种交通情况和突发事件，以确保无人驾驶系统能够应对各种情况。

在进行无人驾驶系统的仿真和模拟测试时，还需要考虑测试的时间和成本。

由于无人驾驶系统的测试需要大量的计算资源和数据支持，因此测试可能需要较长的时间和高昂的成本。

为了提高测试效率，可以使用并行计算和分布式计算等技术，以加快测试过程。

此外，还可以使用虚拟现实技术来模拟真实道路环境，以减少测试成本。

基于Autoware的无人驾驶小车平台设计与实验仿真

实验研究可促使车辆工程、计算机、自动化等多学科知
识进行融合，以满足汽车“新三化”转型的需求。
无人驾驶汽车主要利用传感器来感知车辆周围环
境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信
息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆在道路上安全
行驶 [5]。国内外对无人驾驶汽车的仿真也做了大量研
究。德国研究人员 Sandeep Sovani[6] 提出了在无人驾驶车
用汽车安全势场模型的最小纵向安全距离进行安全性评
估，验证其安全性与可行性。
1 硬件平台
实验小车基于一个独立驱动全线控底盘开发，采用
后驱+前轮转向+四轮制动方式，按照真车 1∶2 比例缩
放，力求最大限度模拟真实汽车，其整体构造如图 1 所
示。动力电池、整车控制器（VCU）、CAN 总线安装在
线控底盘内；底盘的上方利用铝板和亚克力板搭建了开
真器可自由给仿真车辆搭载相应传感器，如 GPS、激光
雷达、视觉摄像头等；亦可通过导入地图设置场景，并
自由添加其他车辆与行人。通过导入自主编写的代码与
模型进行仿真，可检测车辆自动循迹能力并识别周围的
道路、行车及行人的情况。
3.1 仿真步骤
首先，利用 LGSVL 仿真软件搭建仿真模型。使用
Unity 软件进行场景搭建并作为地图导入 LGSVL 仿真器
相比于传统利用 Prescan 与 Matlab/Simulink 等仅能实
现仿真的方式，Autoware 在 ROS 下运行具有极强的实时
性，工控机可将数据不间断地传输给车辆，同时接收车
正常路线时，操作人员可以立刻通过遥控掌握小车的最
辆反馈的状态量与环境参数，如车辆位置、车辆速度、
高控制权。

SimCloud仿真云计算平台简介

SimCloud仿真云计算平台简介SimCloud仿真云计算平台简介1：介绍SimCloud仿真云计算平台是一个基于云计算技术的仿真平台，旨在为用户提供高效、可扩展和低成本的仿真环境。

通过SimCloud平台，用户可以进行各种仿真任务，例如计算流体力学、结构力学、电磁仿真等。

该平台提供了丰富的功能和易于使用的界面，使用户能够轻松进行仿真计算，并获得准确、可靠的结果。

2：功能特点2.1 虚拟化管理SimCloud平台基于虚拟化技术，可以将用户的仿真任务虚拟化为多个运行实例，实现资源的高效利用和管理。

用户可以根据自己的需要，灵活地调整虚拟化资源的配置，以满足不同仿真任务的需求。

2.2 大规模并行计算SimCloud平台支持大规模并行计算，可以将用户的仿真任务分解成多个子任务，并在多个计算节点上并行计算。

这种并行计算的方式不仅提高了计算效率，还实现了可伸缩性和容错性，能够更好地应对复杂的仿真计算需求。

2.3 数据可视化与分析SimCloud平台提供强大的数据可视化和分析功能，可以对仿真计算产生的原始数据进行处理、可视化和分析。

用户可以通过直观的图表和图形界面，全面了解仿真计算的结果，并进行深入的分析和优化。

2.4 安全和隐私保护SimCloud平台采用严格的安全措施，确保用户的数据和计算任务的安全性和隐私性。

平台使用加密协议保护数据传输，采用访问控制和身份验证机制确保只有合法用户可以访问平台和数据。

3：使用指南3.1 注册与登录用户需要先注册SimCloud平台账号，然后使用注册的账号登录平台。

登录后，用户可以进入平台的主界面，开始使用各种仿真功能。

3.2 创建仿真任务用户可以通过界面操作或者脚本编写的方式，创建自己的仿真任务。

在创建任务时，用户需要设置任务的类型、参数和资源配置等信息。

3.3 提交和监控任务创建完仿真任务后，用户可以将任务提交到平台进行计算。

平台会自动分配计算节点，并在指定的时间内完成计算。

无人驾驶飞行器控制系统半实物仿真平台数据通信

ｈｔｄ，ＬｓａｐｅｏａｎｗｏｔｏｌｒｄｓｇｅｆｒｌｕｍａｎｄａｒｒｆｏｃｎｒｔｅｃｎｏａｇｒｔｍｍｂｄｄｉｉｇｅｔｅｓｕｙＨＩＳｉｐｌｄｔｉｅｃｎｒｌｅｅｉｎｄｏｌｎｎｅｉｃａｔｔｏｆｍｈｏｔｌｏｈｅｅｅｎａｓｎｌａｉｒｌｉｄ
ｃｉｆｔｅｃｎｏｌｒｈｐｏｏｔｌ．ｈｒｅＫｅｏｄ：ｍａｎｄａｒｒｆ；Ｈａｄｒ —ｎｌｏｉｌｔｏ；ＤｉｉｌｏｔｌｙｔｍｙＷｒｓＵｎｎｅｉｃａｔｒｗａｅｉ —ｏｐｓｍｕａｎｉ【ｔｎｏｓｇａｃｒｓｅ
出了解决的办法。
关键词：无人驾驶飞行器：半实物仿真；数字控制系统
中图分类号：ｖ４ｇ４文献标识码：Ａ
ＳｒａｍｍｕｉａｉｎＩｔｒａｅＡｐｌａｉｎｉａｄｅｉｌＣｏｎｃｔｏｎｅｆｃｐｉｔｏＨｒｗａｅｉ・ｏｃｎｒ・ｎｌｐｏＳｍｕａｉｎＰｌｔｏｍｓｇｅｏｍａｎｄＡｉｃａｔＣｏｔｏｙｔｍｉｌｔｏａｆｒＤｅｉｎｄｆｒＵｎｎｅｒｒｆｎｒｌｓｅＳ
ｄｅｔｔａｅｙｓａｉｔａｄｒｌｂｌ．ｔａｅｎｗｉｅｙｕｅｎｔｉｅｎａｅｓＨＩＳｔｋｓｈｄａｔｇｓｏｄｇｔｌｉｌｔｎｏｕｏｉｓｆｔ，ｔｂｉｎｉｉｔＩｈｓｂｅｓｌｙｅａｉｙｄｌｓｄｉｏｄｆｒｔｒａ、ＬａｅｔｅａｖａｅｆｉｍｕａｏｎｅｎｉａｓｉｈｅｔｏｃｅｉｉｔａｉｉｔｎｅｒｓｓｔｘｅｄｕｅｏｅｔｅｐｏｃｃｍｐｒｎｐｙｉｌｓｌｔｎＩｔｅａｐｃｆｒｄｂｌｄｒｌｂｌ，ａｄｄｃａｅｅｅｐｎｔｒｎｔｓｉｇｎｗｒｕｔ，ｏａｉｇｔｈｓａｉｕａｏ、ｎｓｓｉｎｅａｉｙｙｅｈｉｎｄｓｏｃｍｉ

基于AirSim的多无人机协同搜索分布式仿真研究

基于AirSim的多无人机协同搜索分布式仿真研究无人机作为一种重要的空中机器人，已经在各个领域展现出广阔的应用前景。

然而，在特定任务中，单一无人机的局限性可能会导致效率低下或者无法完成任务。

因此，多无人机协同的研究和应用逐渐引起了人们的关注。

为了研究多无人机协同搜索的可行性和效率，本文采用了AirSim这一先进的无人机仿真平台，并结合分布式计算的思想进行模拟实验，并对实验结果进行了详细的分析。

首先，我们在AirSim平台上建立了一个基于多无人机的搜索任务场景。

该场景包括目标区域、多个参与搜索的无人机和搜索算法等。

我们将无人机的飞行参数、传感器参数和任务参数设置为实际应用中的合理值，以保证仿真结果的真实性和可参考性。

其次，我们探讨了多无人机协同搜索中的路径规划算法。

针对搜索区域的不同形状和大小，我们提出了多种路径规划算法，并比较它们在搜索效率和路径长度方面的差异。

实验结果表明，在不同场景下，不同的路径规划算法会产生较大的差异。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体的场景要求选择合适的算法。

然后，我们研究了无人机之间的通信协议。

在多无人机协同搜索中，无人机之间的实时通信是非常关键的。

我们通过构建通信网络模型，并设计了合适的协议，确保无人机之间能够准确地传递信息，并及时作出响应。

实验结果显示，合理的通信协议能显著提升多无人机协同搜索的效率和准确性。

最后，我们对多无人机协同搜索的仿真结果进行了综合分析和评估。

通过对仿真数据的统计和可视化分析，我们得出了多无人机协同搜索的效率和搜索范围的关系、无人机数量和搜索时间的关系以及路径规划算法对搜索效果的影响等结论。

这些结论为多无人机协同搜索的实际应用提供了重要的参考依据。

综上所述，本文基于AirSim平台开展了多无人机协同搜索的分布式仿真研究。

通过系统的模拟实验和数据分析，我们得出了一些关键的结论，并对多无人机协同搜索的实际应用提出了一些建议。

相信这些研究成果能够为未来无人机技术的发展和应用提供重要参考，并为实际应用中的多无人机协同搜索提供技术支持。

无人机实时飞行仿真平台设计

航．天Ｕ大一京№ 空Ｏ刚盯
Ⅱ实时核开发基于ＤＯＳ的实时多任务应用程序。文中就系统结构、飞机模型、真算法、时多任务应用程序编仿实
写进行了详细的论述。该系统已成功应用在某型无人机仿真中。关键词：人机；无实时仿真；ｃｏｓｕ／一Ⅱ 中图分类号：４Ｖ２９文献标识码：Ａ文章编号：０５２１（０９增刊一０４０１０ — ６２０）５０３—４
第４１卷增刊２０年ｌ月０９２
Ｖ０１４１Ｎｏ．．Ｓ
Ｄｅ．２０ｃ０９
无人机实时飞行仿真平台设计
南
耿通奋
（京航空航天大学无人机研究院，京，１０）南南２０１６
摘要：绍了一种面向无人机实时飞行仿真平台的设计与实现。硬件平台采用嵌入式计算机系统。利用ｕＯＳ介Ｃ／一
态；同时，任何控制功能的局部修改，能够立即在仿
真环境中得到验证，保控制软件的功能正确性。确
ｑ＊ｖＬ— ￣ｄｏ・— ｔ一
图ｌ仿真平台结构
收稿日期：０９０ — ６修订日期：０９０ — ９２０ —３０；２０ — ６０
工作现场就可以方便快捷地对自动驾驶仪及其相关设备的工作状态进行准确的测试，对飞行控制律
的正确性和有效性进行评价与验证，对飞行中的故障进行复现和排除，保证硬件设备始终处于良好状

airsim原理

airsim原理AirSim原理AirSim是由微软开发的一款用于无人机和车辆模拟的开源平台。

它旨在为无人机和自动驾驶系统的开发者提供一个可靠的模拟环境，以便他们能够测试、验证和优化他们的算法和控制器。

AirSim的原理基于虚拟现实技术和计算机图形学，通过模拟真实世界的物理环境和感知数据，使开发者能够在安全、可控的环境中进行实验和开发。

一、虚拟现实技术AirSim利用虚拟现实技术将用户置于一个虚拟的环境中，使其感觉自己就像置身于真实世界中一样。

通过虚拟现实头戴式显示器，用户可以观察和探索虚拟环境，并与其中的对象进行互动。

这种沉浸式的体验使开发者能够更好地理解无人机和自动驾驶系统在真实环境中的行为和性能。

二、物理模拟AirSim基于物理引擎实现了对无人机和车辆的物理模拟。

物理引擎可以模拟真实世界中的物理规律，如重力、摩擦、碰撞等。

通过对无人机和车辆施加力和扭矩，物理引擎可以计算它们的运动轨迹和受力情况。

开发者可以通过控制器来改变无人机和车辆的状态，并观察其在虚拟环境中的实际行为。

三、感知数据模拟为了更真实地模拟无人机和自动驾驶系统的感知能力，AirSim还实现了对各种传感器的模拟。

例如，无人机可以使用激光雷达和摄像头来感知周围环境，车辆可以使用雷达和摄像头来感知路况和障碍物。

通过模拟传感器的输出，开发者可以测试和优化感知算法，并评估无人机和车辆在各种场景下的性能。

四、数据采集和回放AirSim还提供了数据采集和回放功能，开发者可以使用它来记录无人机和车辆在模拟环境中的行为和感知数据。

这些数据可以用于离线分析、算法验证和训练机器学习模型。

此外，AirSim还支持与真实硬件设备的接口，开发者可以将其与真实无人机和车辆进行集成，以进行实时测试和验证。

总结：AirSim是一款基于虚拟现实技术和计算机图形学的无人机和车辆模拟平台。

它通过模拟真实世界的物理环境和感知数据，为开发者提供了一个安全、可控的环境，用于测试、验证和优化无人机和自动驾驶系统的算法和控制器。

自动驾驶车辆模拟仿真测试平台技术要求编制说明

自动驾驶车辆模拟仿真测试平台技术要求编制说明
一、编制背景
人工智能技术在自动驾驶车辆技术的研究与应用中发挥着重要作用，
发展的快速和可靠的自动驾驶车辆仿真测试平台对技术的应用具有重要意义。

为了更加有效地对自动驾驶车辆技术的研究与应用，提出了对自动驾
驶车辆模拟仿真测试平台技术要求的编制。

二、技术要求
（一）仿真测试平台设计
1、基础设计：设计完整的仿真测试平台系统，包括车辆模型、控制
系统、仿真环境数据以及测试算法等，保证仿真系统的可扩展性和稳定性；
2、车辆模型设计：设计具有全面特性的自动驾驶车辆模型，实现自
动驾驶仿真测试；
3、仿真环境模拟数据：根据用户需求，设计根据实际道路环境设计
仿真模拟的真实场景；
4、参数优化：根据仿真测试平台的设计，确定参数化模型，实现仿
真测试的精确优化；
5、测试算法设计：根据现有的测试算法，优化并调整系统，实现更
加准确的测试效果；
（二）软件开发
1、软件架构：设计仿真测试平台软件架构，保证软件的可扩展性和
可靠性；
2、软件设计：根据仿真测试平台的要求，设计相应的软件模型。