自动驾驶仿真
Simcenter 自动驾驶解决方案
移动出行未来将实现更顺畅、更高效的旅程。新趋势表明，汽车的驾驶员辅助系统水平将不断提高，最终达到 5 级，之后即可实现完全自动驾驶。影响这一目标实现的可变因素远远不止车辆本身，还包括车辆周围的环境。在混合的物理和模拟环境中测试设计可确保在部署之前提升产品开发可靠性
西门子 Simcenter Autonomy Data Analysis solution 是一款应用于自动驾驶领域的数据分析解决方案。以下是其主要特点和功能：
1. 高效的数据处理能力：
1. 自动场景分析：能够自动对大量的自动驾驶测试数据进行基于场景的分析。在自动驾驶的路测中，会产生海量的数据，该解决方案可以快速从这些数据中检测并提取出符合逻辑的场景，避免了工程师手动筛选数据的繁琐过程，大大提高了数据分析的效率。
2. 大规模数据处理：可以轻松应对自动驾驶测试中每周可能产生的约 1PB（1024TB）的数据量，能够快速扫描和处理这些大规模的数据，从中提取有价值的信息。
2. 场景提取与参数评估：
1. 场景提取依据：依据相关的法规（如欧盟的 EU 2019/2144、EU 2022/1426 等）、标准（如 SOTIF、ISO 26262、ISO 34502 等）以及内部需求，从记录的数据中提取出预定义的逻辑场景。这使得工程师能够确保分析的场景符合行业标准和内部的特定要求，为自动驾驶系统的测试和验证提供了可靠的依据。
2. 参数提取与评估：对于从记录数据中检测到的每个场景，该工具可以提取其特定的参数，以便获得具体的场景信息。基于这些参数，工程师可以根据预先定义的标准和要求，对车辆在特定场景下的行为进行评估，例如评估车辆对某一特定场景的反应是否符合安全标准等。
3. 支持端到端的工作流程：
1. 集成性强：可以很好地集成到自动驾驶车辆的开发工作流程中，从感知阶段到场景识别和评估阶段，为整个开发过程提供了连贯的数据分析支持。这有助于工程师在不同的开发阶段都能够快速获取准确的数据信息，从而更好地理解和优化自动驾驶系统的性能。
2. 可追溯性：提供了一种结构化的方法，用于提供可追溯的安全论证。这意味着工程师可以通过该解决方案对自动驾驶系统在各种场景下的行为进行分析和记录，为系统的安全性和可靠性提供有力的证据支持，便于后续的审查和验证。
4. 快速发现相关场景和潜在问题：
1. 场景识别：帮助用户快速识别与自动驾驶功能相关的场景，避免工程师在大量的数据中盲目搜索，节省了时间和精力。通过对数据的智能分析，能够准确地找到那些对自动驾驶系统性能评估有重要意义的场景，提高了分析的针对性。
2. 安全问题检测：可以根据设定的标准和要求，检测潜在的安全问题。在自动驾驶系统的开发过程中，安全性是至关重要的，该解决方案能够及时发现数据中可能存在的安全隐患，为工程师提供预警，以便采取相应的措施进行改进和优化。
Simcenter Prescan software
基于物理的仿真平台，用于开发和验证 ADAS 和自动驾驶汽车功能
为什么选择 Simcenter Prescan？
Simcenter Prescan 能够开发高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶汽车的虚拟验证。工程师可使用我们的工具，遵循系统化的开发方法，从而缩短反馈循环和适应周期，同时涵盖各种可能的场景。
实现 ADAS 和自动驾驶系统开发加速
验证高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶汽车系统的安全性和可靠性可能需要多达数十亿英里的测试里程，同时还要涵盖各种可能情况下的所有可能场景。这只有在借助仿真以虚拟方式（比实时方式快）完成大部分验证工作时才可行；因此，工程师需要一个全面的基于物理场的平台，使他们能够遵循系统化方法。
轻松利用仿真的强大功能
借助 Simcenter Prescan，工程师可以通过五个步骤虚拟验证 ADAS 和自动驾驶汽车系统：
1. 首先，他们可以通过 GUI 或使用 API 来利用 Simcenter Prescan 数据库的元素（包括道路、基础设施组件、参与者、天气和光源），在几分钟内复制真实的交通场景。
2. 然后，他们可以添加传感器模型。该软件可以连接到自主车辆以测试车辆与其周围环境之间的交互。
3. 接下来，可使用 Simcenter Prescan 的控制系统界面来设计和验证数据处理、传感器融合、决策和控制的算法。
4. 有了所有这些数据，工程师就可以运行实验，这些实验可以在多个操作系统和平台上完成。
5. 最后，为了覆盖所需的验证空间，他们可以使用我们的编排来自动执行道路、路径、动作、速度曲线、照明条件、天气现象、传感器配置、算法等的智能参数变化。
