Modelbase智能駕駛仿真與應用課件匯 張農(nóng) 第5-7章 智能駕駛功能仿真應用-趨勢與展望

第五章?智能駕駛功能仿真應用《ModelBase智能駕駛建模仿真與應用

》導讀智能駕駛功能仿真是車輛智能駕駛功能開發(fā)及驗證的重要手段，可有效縮短智能駕駛功能開發(fā)周期和成本。本章詳細介紹智能駕駛仿真流程、各智能駕駛功能的建模和仿真實例。通過本章的學習，讀者深入了解常見的智能駕駛功能的工作原理，掌握智能駕駛功能的Model_x0002_Base建模仿真方法，為后續(xù)章節(jié)的聯(lián)合仿真奠定基礎。5.1?概述智能駕駛功能仿真是整個智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)流程中的重要環(huán)節(jié)之一，其通過傳感器仿真、車輛動力學仿真、交通流仿真、數(shù)字仿真、駕駛場景構建等技術模擬實車道路測試環(huán)境，并在仿真中添加智能駕駛算法，從而搭建相對真實的駕駛場景，以實現(xiàn)對智能駕駛功能的虛擬仿真測試。5.2?前向碰撞預警系統(tǒng)前向碰撞預警（ForwardCollisionWarning，F(xiàn)CW）系統(tǒng)通過雷達或攝像頭實時監(jiān)測前方車輛，判斷本車與前車之間的距離、方位及相對速度，當系統(tǒng)判斷存在潛在碰撞危險時，將對駕駛者進行警告。FCW系統(tǒng)本身不會采取任何制動措施去避免碰撞或控制車輛。在不立即采取糾正措施，就很可能發(fā)生碰撞的情況下，有的車型前向碰撞預警系統(tǒng)會發(fā)出蜂鳴音，并在儀表板上以紅色高亮顯示前方車輛。以下是前向碰撞預警系統(tǒng)的使用場景及其具體功能。（1）使用場景為直道工況，車速為10～70km/h。（2）當主車與前車存在追尾風險時，前向碰撞預警系統(tǒng)通過預警方式提醒駕駛員進行制動。（3）前向碰撞預警系統(tǒng)的預警策略分級為一級預警和二級預警。（4）駕駛員可通過App進行前向碰撞預警系統(tǒng)功能的開啟和關閉操作。（5）當駕駛員通過大角度轉向或急打方向盤進行主動干預時，前向碰撞預警系統(tǒng)功能關閉；當駕駛員主動干預結束后，前向碰撞預警系統(tǒng)功能將會自動恢復。（6）當駕駛員打轉向燈準備轉彎時，前向碰撞預警系統(tǒng)功能關閉；當轉向燈關閉后，前向碰撞預警系統(tǒng)功能將會自動恢復。（7）在開啟雙閃的狀態(tài)下，前向碰撞預警系統(tǒng)功能關閉。5.2?前向碰撞預警系統(tǒng)5.2.1?系統(tǒng)建模前向碰撞預警系統(tǒng)建模的關鍵是如何確定碰撞時間（TimetoCollision,TTC），最早提出的碰撞時間只由自車與前車相對距離和自車與前車的相對速度計算獲得動態(tài)碰撞時間閾值為當TTC<Tthr時，需要觸發(fā)前向碰撞預警系統(tǒng)。5.2?前向碰撞預警系統(tǒng)5.2.2?仿真實例在ModelBase軟件中搭建對應的工況進行仿真測試。5.2?前向碰撞預警系統(tǒng)5.2.2?仿真實例在ModelBase軟件中搭建對應的工況進行仿真測試。050607085.3?自適應巡航控制系統(tǒng)自適應巡航控制（AdaptiveCruiseControl，ACC）系統(tǒng)是一種功能更為強大，適用場景更廣泛的巡航技術。它通過安裝在汽車前部的車距傳感器感知監(jiān)測前方道路的交通參與者情況，例如，自車和前車之間的相對距離超過安全距離時，它會采取相應操作控制汽車的行駛速度，如制動力矩、發(fā)動機節(jié)氣門開度等，避免交通事故發(fā)生，減輕駕駛的勞動強度，同時提高通行效率。通常ACC系統(tǒng)在控制汽車制動時，會將制動減速度控制在不影響乘車舒適性的范圍內，當需要更大的減速度時，ACC系統(tǒng)會發(fā)出預警信號以提醒駕駛員采取制動操作，以燃油汽車為例，自適應巡航控制系統(tǒng)主要由信息感知模塊、ECU、執(zhí)行控制模塊和人機交互模塊組成。5.3?自適應巡航控制系統(tǒng)5.3.1?系統(tǒng)建模（1/3）駕駛員啟動自適應巡航控制系統(tǒng)后，安裝在汽車前部的車距傳感器持續(xù)掃描汽車前方的道路狀況，同時輪速傳感器采集車速信號。如果主車前方?jīng)]有車輛或與前車距離很遠或主車速度很快，自適應巡航控制系統(tǒng)就會激活巡航控制模式，同時根據(jù)駕駛員設定的車速和輪速傳感器采集的主車速度自動調節(jié)節(jié)氣門開度或制動壓力，使主車達到設定的車速并巡航行駛；如果前車距離較近或主車速度很慢，自適應巡航控制系統(tǒng)就會激活跟隨控制模式，同時根據(jù)駕駛員設定的安全車距和輪速傳感器采集的主車速度計算出期望車距，并與車距傳感器采集的實際距離進行比較，自動調節(jié)節(jié)氣門開度或制動壓力，使汽車以一個安全車距穩(wěn)定地跟隨前車行駛。以燃油車為例，ACC系統(tǒng)的工作原理如圖所示。5.3?自適應巡航控制系統(tǒng)5.3.1?系統(tǒng)建模（2/3）為了適用更多工況，ACC還有減速控制、加速控制、停車控制、啟動控制模式，自適應巡航控制系統(tǒng)工作模式。5.3?自適應巡航控制系統(tǒng)5.3.1?系統(tǒng)建模（3/3）ACC系統(tǒng)工作時需要明確車輛的運動情況，因此需要建立合適的模型。首先根據(jù)縱向運動學構建車輛縱向運動學模型，之后根據(jù)自適應巡航控制系統(tǒng)的下層控制器進行逆縱向動力學系統(tǒng)建模。（1）構建車輛縱向運動學模型：（2）車輛逆縱向系統(tǒng)動力學建模1）驅動控制與逆發(fā)動機控制模型：2）制動控制與逆制動系統(tǒng)模型：5.3?自適應巡航控制系統(tǒng)5.3.2?仿真實例在ModelBase軟件中搭建對應的工況進行仿真測試。5.4?車道偏離

預警系統(tǒng)車道偏離預警系統(tǒng)（LaneDepartureWarningSystem，LDWS）通過車載攝像頭或傳感器技術識別車輛所在的車道線，并在車輛偏離車道線時發(fā)出警告，提醒駕駛員及時糾正車輛行駛方向，以防止意外事故的發(fā)生。LDWS已經(jīng)成為了現(xiàn)代汽車上常見的安全輔助系統(tǒng)之一，被廣泛應用于高速公路、城市道路等多種路況下。普通工況：當車輛在規(guī)定的車道內行駛時，車道偏離預警系統(tǒng)對車道進行實時檢測，并在車輛偏離車道線時發(fā)出聲音或震動等提示，提醒駕駛員及時調整行駛方向。在這種情況下，車道偏離預警系統(tǒng)可以幫助駕駛員更好地掌控車輛，降低因疲勞或注意力不集中而導致車禍的風險。侵入警告工況：當車輛逐漸靠近車道線時，車道偏離預警系統(tǒng)發(fā)出警告，提醒駕駛員將車輛轉回規(guī)定的車道內。如果駕駛員不及時做出反應，車道偏離預警系統(tǒng)發(fā)出更強烈的警告，提醒駕駛員調整車輛行駛方向，避免發(fā)生意外事故。追車提示工況：當車輛行駛在高速公路或其他限速區(qū)域時，如果后車行駛速度高于前車，并且距離較近，車道偏離預警系統(tǒng)發(fā)出警告，提醒駕駛員需要注意后車，并注意調整車速或車道。5.4?車道偏離預警系統(tǒng)5.4.1?系統(tǒng)建模車道偏離預警系統(tǒng)的主要目標是預測車輛即將偏離車道時，提前給駕駛員發(fā)出警示信號，確保提前預警的同時還要減少誤警率。LDWS越早觸發(fā)警報，提供給駕駛員的糾正時間就越多，相反，越容易觸發(fā)誤警給駕駛員造成困擾。因此需要建立準確的數(shù)學模型，確定預警觸發(fā)時間。橫越車道線時間tLC可由以下公式計算獲得：5.4?車道偏離預警系統(tǒng)5.4.2?仿真實例在ModelBase軟件中搭建對應的工況進行仿真測試。5.4?車道偏離預警系統(tǒng)5.4.2?仿真實例在ModelBase軟件中搭建對應的工況進行仿真測試。5.5?車道保持系統(tǒng)車道保持系統(tǒng)（LaneKeepingSystem，LKS），是在車道偏離預警系統(tǒng)的基礎上發(fā)展而來，該系統(tǒng)不僅可以通過報警等方式提醒駕駛員注意，還可以輔助駕駛員實現(xiàn)對轉向和制動系統(tǒng)協(xié)調控制，糾正車輛在行駛過程中偏離所在車道的錯誤，保持車輛在本車道內行駛，減少交通事故的發(fā)生。5.5?車道保持系統(tǒng)5.5.1?系統(tǒng)建模車道保持系統(tǒng)主要功能是防止車輛偏離車道，使車輛穩(wěn)定地行駛在道路正確位置，因而它主要是實現(xiàn)對車輛的橫向運動控制，因此必要建立輪胎模型和汽車橫向動力學模型。（1）輪胎模型：（2）汽車橫向動力學模型：5.5?車道保持系統(tǒng)5.5.2?仿真實例下面在ModelBase軟件中搭建對應的工況進行仿真測試。010203045.5?車道保持系統(tǒng)5.5.2?仿真實例面在ModelBase軟件中搭建對應的工況進行仿真測試結果。5.6?自動泊車系統(tǒng)（1/2）自動泊車系統(tǒng)（AutonomousParkingSystem，APS）是利用車載傳感器探測周圍有效泊車空間，并幫助駕駛員自動將汽車泊入目標車位處，完成車輛泊車操作的汽車輔助駕駛系統(tǒng)。根據(jù)車位類型的不同，自動泊車一般分為橫向泊車，縱向泊車和斜向泊車，共計3大類。5.6?自動泊車系統(tǒng)（2/2）自動泊車系統(tǒng)的運行過程主要分為車位檢測、路徑規(guī)劃、軌跡跟蹤三步。5.6?自動泊車系統(tǒng)5.6.1?系統(tǒng)建模在MATLAB/Simulink中搭建典型的自動泊車系統(tǒng)模型，共分為傳感器接口、感知模塊、軌跡規(guī)劃模塊、軌跡跟蹤模塊、通訊模塊和可視化模塊。傳感器接口接收ModelBase中傳輸過來的所有傳感器信號，并對其進行簡單濾波。通訊模塊將油門開度、制動壓力、方向盤轉角和檔位的控制信號傳遞給ModelBase中的車輛動力學模型。5.6?自動泊車系統(tǒng)5.6.2?仿真實例在ModelBase中搭建對應的工況進行仿真測試。5.7?基于導航的自動駕駛系統(tǒng)對于高速NOP，目前在高精地圖覆蓋的范圍內，高速NOP具體可以實現(xiàn)如下功能：自動匯入主路在主路中巡航行駛，車輛智能選擇最優(yōu)車道根據(jù)導航規(guī)劃自動切換至下一條高速/高架自動駛離主路基于導航的自動駕駛系統(tǒng)也被稱為導航輔助駕駛，其允許車輛在特定條件下按照高精地圖導航規(guī)劃的路徑自動巡航行駛，并具備自動變道、自主超車等能力，將導航系統(tǒng)、高精地圖、自動輔助駕駛系統(tǒng)緊密結合在一起，在一定程度上實現(xiàn)了點到點的完全自動駕駛。NOP（NavigateonPilot，NOP）系統(tǒng)本質是將“導航”和“輔助駕駛”結合在一起，在原來L2輔助駕駛的基礎上（如前文所介紹的前向碰撞預警、自適應巡航控制、車道偏離預警、車道保持輔助等功能）加上配備高精地圖的導航信息，自動變道行駛，從而實現(xiàn)從A點到B點的自動駕駛。5.7?基于導航的自動駕駛系統(tǒng)

(5.7.1?系統(tǒng)建模)自動駕駛系統(tǒng)需要對車輛進行運動控制，所以需要建立一個準確的車輛運動學模型，模型的準確性將影響車輛的跟蹤控制效果。自動駕駛系統(tǒng)分為感知系統(tǒng)、規(guī)劃系統(tǒng)和控制系統(tǒng)。感知系統(tǒng)通過車載傳感器、車聯(lián)網(wǎng)信息、車載高精地圖等感知駕駛環(huán)境、車輛定位信息，為車輛規(guī)劃提供必要的感知信息；規(guī)劃系統(tǒng)通過感知信息和車輛網(wǎng)信息對車輛的任務、行為和運動進行規(guī)劃，為車輛的控制提供決策信息；控制系統(tǒng)通過路徑跟蹤和軌跡跟蹤控制，最后通過下層控制器的執(zhí)行器跟蹤控制，最終實現(xiàn)車輛的自動駕駛功能。1235.5?車道保持系統(tǒng)5.7.2?仿真實例在ModelBase中搭建對應的工況進行仿真測試。010203045.8?代客泊車系統(tǒng)自主代客泊車(AutonomousValetParking，AVP)，是目前最高級別的自動泊車技術，V即Valet酒店侍從，意為代客泊車。實現(xiàn)從停車場入口、出口與停車位之間的特定區(qū)域內完全自主的自動駕駛。作為自動駕駛在泊車場景下的應用，自主代客泊車幫助用戶節(jié)省大量尋找停車位、停車及找車時間，解決高峰期排隊停車的痛點。5.8?代客泊車系統(tǒng)車端、場端、云端及手機端聯(lián)合構成了完整的基于車場融合的自主代客泊車系統(tǒng)。該系統(tǒng)融合了車端和場端的優(yōu)勢，結合自動地鎖、自動充電、無線充電和自動洗車等基礎服務，構建更加智能、安全、豐富的閉環(huán)生態(tài)場景。因此車場融合是未來自主代客泊車技術的發(fā)展方向。5.8?代客泊車系統(tǒng)5.8.1?系統(tǒng)建模自動泊車控制需要建立一個7自由度車輛模型，分別考慮車身的縱向、側向、橫擺運動以及4個車輪轉動的動力學模型。建立了車輛模型之后，可以按以下流程圖完成代客泊車控制。流程圖動力學模型5.8?代客泊車系統(tǒng)5.8.2?仿真實例在ModelBase中搭建對應的工況進行仿真測試。01020304THANKS1.自適應巡航控制系統(tǒng)的功能是什么？它與前向碰撞預警系統(tǒng)、車道偏離預警系統(tǒng)和車道保持系統(tǒng)有什么關系。2.請說明自動泊車系統(tǒng)與代客泊車系統(tǒng)之間的區(qū)別。思考題：第六章?聯(lián)合仿真測試綜合實例《ModelBase智能駕駛建模仿真與應用

》導讀本章詳細介紹了ModelBase軟件在MIL、SIL和HIL仿真中的應用實例。MIL仿真采用Simulink算法模型，配置車輛、道路，實現(xiàn)ACC+LKA算法的模擬。SIL仿真展示了FMU和API兩種方式，通過Simulink導入FMU文件或C++API與ModelBase聯(lián)合進行仿真控制。HIL仿真應用于NI和Concurrent實時系統(tǒng)，通過Veristand或TCS軟件配置參數(shù)、生成FMU文件，實現(xiàn)聯(lián)合仿真。通過本章學習，讀者將掌握ModelBase聯(lián)合仿真測試的方法，為智能駕駛功能開發(fā)奠定基礎。6.1?概述目前市場上主流的汽車聯(lián)合仿真測試方法包含MIL、SIL、HIL、DIL、PIL、VIL等，不同測試方法測試的對象不同，能實現(xiàn)的測試功能也不同，不同測試系統(tǒng)的價格更是千差萬別，不同主機廠或供應商通常會根據(jù)自身的測試需求和能力，選擇最合適的測試方法。目前，針對智能駕駛算法國內應用最多的聯(lián)合仿真測試方法是MIL、SIL和HIL。6.1?概述通常說的MIL仿真測試指的被測Simulink算法模型不經(jīng)過編譯，直接和被控模型進行聯(lián)合仿真，MIL仿真測試主要用于被測算法前期的功能驗證。本節(jié)以ACC+LKA算法為例介紹ModelBase在MIL聯(lián)合仿真中的應用方法。以下為仿真測試步驟。010203046.2?MIL仿真實例通常說的MIL仿真測試指的被測Simulink算法模型不經(jīng)過編譯，直接和被控模型進行聯(lián)合仿真，MIL仿真測試主要用于被測算法前期的功能驗證。本節(jié)以ACC+LKA算法為例介紹ModelBase在MIL聯(lián)合仿真中的應用方法。050607086.2?MIL仿真實例通常說的MIL仿真測試指的被測Simulink算法模型不經(jīng)過編譯，直接和被控模型進行聯(lián)合仿真，MIL仿真測試主要用于被測算法前期的功能驗證。本節(jié)以ACC+LKA算法為例介紹ModelBase在MIL聯(lián)合仿真中的應用方法。09101112-112-26.2?MIL仿真實例通常說的MIL仿真測試指的被測Simulink算法模型不經(jīng)過編譯，直接和被控模型進行聯(lián)合仿真，MIL仿真測試主要用于被測算法前期的功能驗證。本節(jié)以ACC+LKA算法為例介紹ModelBase在MIL聯(lián)合仿真中的應用方法。ModelBase與Simulink聯(lián)合仿真界面Simulink聯(lián)合仿真參數(shù)配置界面6.2?MIL仿真實例

通常說的MIL仿真測試指的被測Simulink算法模型不經(jīng)過編譯，直接和被控模型進行聯(lián)合仿真，MIL仿真測試主要用于被測算法前期的功能驗證。本節(jié)以ACC+LKA算法為例介紹ModelBase在MIL聯(lián)合仿真中的應用方法。下圖為仿真測試結果。6.3?SIL仿真實例

SIL仿真測試指的是被測算法經(jīng)過編譯后和被控模型進行聯(lián)合仿真，目的是測試被測算法的功能和部分性能，被測算法和仿真平臺可以運行在不同的硬件平臺，也可以運行在相同的硬件平臺，兩者通過通訊進行信息交互。相比于MIL仿真測試，SIL仿真測試可以同時對應用層算法和底層軟件進行測試，同時可以驗證測試被測算法在編譯成二進制文件后邏輯是否正確。6.3?SIL仿真實例FMU是一種通用的仿真模型文件格式，很多仿真軟件都支持FMU格式模型的導出和導入。本小節(jié)主要介紹將Simulink模型導出成fmu格式，然后導入ModelBase軟件中進行聯(lián)合仿真（Matlab支持對FMU模型的導入導出僅在高版本中，本文使用Matlab2020b進行操作），如果用戶已有fmu文件，可直接導入到ModelBase中進行聯(lián)合仿真。以下為仿真測試步驟。6.3.1?FMU方式聯(lián)合仿真實例010203046.3?SIL仿真實例

FMU是一種通用的仿真模型文件格式，很多仿真軟件都支持FMU格式模型的導出和導入。本小節(jié)主要介紹將Simulink模型導出成fmu格式，然后導入ModelBase軟件中進行聯(lián)合仿真（Matlab支持對FMU模型的導入導出僅在高版本中，本文使用Matlab2020b進行操作），如果用戶已有fmu文件，可直接導入到ModelBase中進行聯(lián)合仿真。以下為仿真測試結果。6.3.1?FMU方式聯(lián)合仿真實例6.3?SIL仿真實例ModelBase的API有多種，這里以C++的API來進行舉例說明，C++API程序位于ModelBase\UI_Test.socket路徑下，對應的頭文件為ModelBaseCPPAPI.h，對應的靜態(tài)鏈接庫為ModelBaseCPPAPI.lib，動態(tài)鏈接庫為ModelBaseCPPAPI.dll。

C++調用API程序界面ModelBase創(chuàng)建本地模式下可運行的工程界面6.3.2?API方式聯(lián)合仿真實例6.3?SIL仿真實例ModelBase的API有多種，這里以C++的API來進行舉例說明，C++API程序位于ModelBase\UI_Test.socket路徑下，對應的頭文件為ModelBaseCPPAPI.h，對應的靜態(tài)鏈接庫為ModelBaseCPPAPI.lib，動態(tài)鏈接庫為ModelBaseCPPAPI.dll。調用API控制ModelBase仿真界面如下圖所示。6.3.2?API方式聯(lián)合仿真實例6.4?HIL仿真實例HIL為硬件在環(huán)仿真，主要是測試被測控制器的功能和部分性能，相比于SIL，HIL控制器是真實的，包含完整的應用層算法、底層算法和控制器硬件，可以額外測試應用層。6.4?HIL仿真實例HIL為硬件在環(huán)仿真，主要是測試被測控制器的功能和部分性能，相比于SIL，HIL控制器是真實的，包含完整的應用層算法、底層算法和控制器硬件，可以額外測試應用層。以下為仿真測試步驟。6.4.1?NI實時系統(tǒng)HIL聯(lián)合仿真實例0102036.4?HIL仿真實例6.4.1?NI實時系統(tǒng)HIL聯(lián)合仿真實例040506076.4?HIL仿真實例6.4.1?NI實時系統(tǒng)HIL聯(lián)合仿真實例08096.4?HIL仿真實例6.4.1?NI實時系統(tǒng)HIL聯(lián)合仿真實例HIL為硬件在環(huán)仿真，主要是測試被測控制器的功能和部分性能，相比于SIL，HIL控制器是真實的，包含完整的應用層算法、底層算法和控制器硬件，可以額外測試應用層。以下為仿真測試步驟。6.4?HIL仿真實例6.4.2?Concurrent實時系統(tǒng)HIL聯(lián)合仿真實例（TCS）對Concurrent實時系統(tǒng)的調用均通過TCS軟件進行，ModelBase與Concurrent實時系統(tǒng)聯(lián)合仿真。以下為仿真測試步驟。010302046.4?HIL仿真實例6.4.2?Concurrent實時系統(tǒng)HIL聯(lián)合仿真實例（TCS）對Concurrent實時系統(tǒng)的調用均通過TCS軟件進行，ModelBase與Concurrent實時系統(tǒng)聯(lián)合仿真。以下為仿真測試步驟。6.4?HIL仿真實例6.4.2?Concurrent實時系統(tǒng)HIL聯(lián)合仿真實例（TCS）對Concurrent實時系統(tǒng)的調用均通過TCS軟件進行，ModelBase與Concurrent實時系統(tǒng)聯(lián)合仿真。以下為仿真測試步驟。THANKS1.請問MIL仿真與SIL仿真有什么區(qū)別？2.如何實現(xiàn)HIL仿真？思考題：第7章?趨勢與展望《ModelBase智能駕駛建模仿真與應用

》導讀本章介紹了智能駕駛仿真發(fā)展趨勢。分別從智能駕駛軟件技術的發(fā)展趨勢、工業(yè)軟件輔助技術發(fā)展趨勢和國創(chuàng)平臺的發(fā)展趨勢介紹。通過本章的學習，讀者可以深入了解智能駕駛軟件技術發(fā)展趨勢以及國產(chǎn)智能駕駛軟件平臺的詳細情況，為后續(xù)的汽車研發(fā)工作需求提供便利。7.1?智能駕駛仿真軟件技術展望目前市場上智能駕駛仿真軟件都存在精度不夠的問題，如車輛動力學模型精度不夠、動畫場景不夠逼真、傳感器數(shù)據(jù)不夠真實等。針對這些問題，不少高校和企業(yè)都在不斷探索，尋求結合其他領域的技術推動智能駕駛軟件朝著更加精細化發(fā)展。01深度學習和車輛動力學模型結合是近年來行業(yè)研究熱點，針對車輛動力學模型過于復雜、且精度不夠的問題，行業(yè)專家提出了用深度學習的方法訓練出一個車輛模型，由于需要的數(shù)據(jù)過于龐大、且缺乏硬件計算資源，目前國內沒有較為出色的產(chǎn)品推出，但是隨著市場的發(fā)展和相關配套技術的進步，用深度學習訓練車輛模型可能會變成現(xiàn)實。02隨著大模型的蓬勃發(fā)展，動畫場景不夠逼真的問題可能會得到徹底解決，利用大模型直接將真實世界映射到虛擬動畫場景中，或者根據(jù)真實世界場景直接泛化出各種典型動畫場景，這會完全解決智能駕駛仿真測試中場景不夠真實、手動搭建場景效率低等問題，將極大促進智能駕駛行業(yè)發(fā)展。037.2?工業(yè)軟件輔助技術發(fā)展展望7.2.1?工業(yè)云平臺技術工業(yè)云平臺技術具有強大的數(shù)據(jù)處理能力和靈活的集成性，能為企業(yè)建立一個統(tǒng)一產(chǎn)品開發(fā)業(yè)務流程、研發(fā)數(shù)據(jù)及研發(fā)工具的管理平臺，包括軟件上云、線上協(xié)同及數(shù)據(jù)上云。該技術支持汽車研發(fā)設計全生命周期流程的云端管理，貫通從汽車設計、仿真到測試驗證的所有環(huán)節(jié)，實現(xiàn)汽車研發(fā)仿真的全流程化集成和管理、數(shù)據(jù)共享和協(xié)同設計；不僅促進了跨部門、跨領域的數(shù)據(jù)流動和信息交流，提升了整體研發(fā)效率，而且保證了研發(fā)質量，賦能整車企業(yè)和零部件廠商的數(shù)字化轉型。7.2?工業(yè)軟件輔助技術發(fā)展展望7.2.1?工業(yè)云平臺技術數(shù)據(jù)上云線上協(xié)同軟件上云從單機軟件到云端軟件的轉變，成功解決了長期困擾企業(yè)的軟件孤島問題。將許可統(tǒng)一部署在云端，不僅可以實現(xiàn)軟件許可的統(tǒng)一監(jiān)控和管理，更可以使軟件許可的自動調配成為可能，極大地增強了靈活性，有效避免了資源閑置。從傳統(tǒng)的線下任務分配模式轉型為線上協(xié)同任務分配模式，是解決軟件人員孤島問題、提升團隊協(xié)作效率的關鍵步驟。通過智能化的任務分配系統(tǒng)，團隊可以快速、準確地根據(jù)成員的能力、工作量和項目需求，對任務進行自動或手動分配。系統(tǒng)能夠實時更新任務的狀態(tài)和進度，每個團隊成員都可以隨時查看任務列表，了解當前的工作進度。數(shù)據(jù)管理從本地離線到線上統(tǒng)籌的轉變，已經(jīng)成為解決軟件數(shù)據(jù)孤島問題的關鍵。數(shù)據(jù)統(tǒng)一線上管理，極大地豐富了企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。過去，數(shù)據(jù)散落在各個部門、各個團隊的本地存儲中，難以形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。而現(xiàn)在，所有數(shù)據(jù)都集中存儲在線上平臺，形成寶貴的數(shù)據(jù)財富。7.2?工業(yè)軟件輔助技術發(fā)展展望7.2.2?軟件云化技術軟件云化一般可采用云原生技術、虛擬可視化技術等云計算技術，與AI大模型相結合，建設超大規(guī)模的云計算數(shù)據(jù)中心。軟件云化技術為操作簡單、遠程可視化、輕量化、無感知的云端工業(yè)軟件的軟件服務提供了技術支撐，實現(xiàn)了資源的高效調度和靈活分配，使企業(yè)可以按需獲取計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡資源，從而降低運營成本，提高運營效率。超大規(guī)模云計算數(shù)據(jù)中心的建設正日益成熟，通過采用先進的虛擬化技術和自動化管理工具，實現(xiàn)資源的高效調度和靈活分配。這使得企業(yè)可以按需獲取計算、存儲和網(wǎng)絡資源，從而降低IT成本，提高運營效率。云原生技術的興起為應用開發(fā)和管理帶來了革命性的變化。虛擬可視化技術為工業(yè)軟件提供基于B/S架構的、兼容不同操作系統(tǒng)的、跨平臺的遠程虛擬應用。云計算與AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術的融合，催生出一系列新的應用場景。例如，通過云計算平臺，企業(yè)可以輕松地處理和分析海量數(shù)據(jù)，從中挖掘出有價值的信息，并將其作為決策依據(jù)。GPU（圖形處理器）和CPU（中央處理器）作為計算機硬件技術的兩大核心，近年來都取得了顯著的技術進步。目前光刻技術已經(jīng)達到4nm工藝。高性能GPU在圖形處理、物理模擬、數(shù)據(jù)分析和可視化等方面具有顯著優(yōu)勢。CPU的進化，則不斷提高工業(yè)軟件計算速度，未來可完成更復雜的計算任務和更大量的數(shù)據(jù)處理能力。7.2.3?硬件技術7.2.4?云端數(shù)據(jù)管理與分析

云端數(shù)據(jù)管理是利用計算機硬件和軟件技術對數(shù)據(jù)進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程，將數(shù)據(jù)轉化為有用的信息以支持業(yè)務決策和運營，包括數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)架構設計、數(shù)據(jù)存儲和備份、數(shù)據(jù)安全和隱私、數(shù)據(jù)質量管理、數(shù)據(jù)集成和共享、數(shù)據(jù)分析和挖掘等。

實時數(shù)據(jù)流處理系統(tǒng)能夠實時接收、處理和分析數(shù)據(jù)流，實時捕捉和響應數(shù)據(jù)的變化，進而進行實時決策和預警，適用于需要實時響應的場景，如汽車智能物聯(lián)網(wǎng)。面向汽車設計及仿真業(yè)務