使用基于物理场的行业领先仿真平台进行强大的自动驾驶车辆功能测试，从而验证自动驾驶系统的安全性和可靠性。Simcenter 让工程师们可以遵循系统性方法来测试、开发和优化自动驾驶系统。这样可以提高自动驾驶车辆从早期研发到最终验证、认证和批准阶段的综合系统工程效率。
Simcenter 提供适用于各种 ADAS & AV 功能和认证测试的开箱即用场景库，同时伴有大量传感器模型，能够迅速评估完整自动驾驶堆栈的每一部分。它是一种开放式环境，遵循所有主要行业标准，并且允许与第三方工具和内部企业流程集成。工程师们可以轻松执行自动驾驶研究，确定车辆的最佳传感器配置，开发强大的驾驶辅助系统，评估感知、融合、规划和控制算法，准备自动驾驶车辆系统的验证和认证。
使用基于物理场的行业领先仿真平台进行强大的自动驾驶车辆功能测试，从而验证自动驾驶系统的安全性和可靠性。Simcenter 让工程师们可以遵循系统性方法来测试、开发和优化自动驾驶系统。这样可以提高自动驾驶车辆从早期研发到最终验证、认证和批准阶段的综合系统工程效率。
Simcenter 提供适用于各种 ADAS & AV 功能和认证测试的开箱即用场景库，同时伴有大量传感器模型，能够迅速评估完整自动驾驶堆栈的每一部分。它是一种开放式环境，遵循所有主要行业标准，并且允许与第三方工具和内部企业流程集成。工程师们可以轻松执行自动驾驶研究，确定车辆的最佳传感器配置，开发强大的驾驶辅助系统，评估感知、融合、规划和控制算法，准备自动驾驶车辆系统的验证和认证。
利用符合主要行业标准的测试场景集。可用的兼容测试及其相应标准为：用于自适应巡航控制 (ACC) 的 ISO 测试协议、用于自动紧急驻车系统 (AEBS) 的欧洲新车评估组织 (NCAP) 性能测试、用于自动紧急驻车系统的德国汽车协会 (ADAC) 性能测试、用于车道偏离警告系统 (LDW) 的 ISO 测试协议、用于车道偏离警告系统的美国高速公路安全管理局 (NHTSA) 测试协议、用于交通标志识别系统 (TSR) 的欧洲 NCAP 性能测试、用于变换车道辅助系统 (LCAS) 的 ISO 测试协议和用于变换车道辅助系统的 eValue 测试协议。
通过让驾驶员直接在环并更加高效地确认和验证物理电子控制单元 (ECU) 硬件组件，进行人机界面 (HMI) 系统和子系统设计。Simcenter 可以使用特制放映盒将生成的图像投影到物理相机，或者将图像投影到物理传感器处理管线，这样工程师们就可以测试不同级别的 ECU 或其他评估中的设备。这可以帮助他们快速制作 ECU 固件原型并以实惠而省时的方式探索复杂边缘情况。
在自动驾驶车辆开发过程中直接将各种一流传感器模型纳入仿真之中。Simcenter 传感器产品组合完全支持汽车传感器供应商的开发需求、OEM 和一级供应商的研发应用以及新一代自动驾驶车辆的系列开发。传感器模型主要分为四类：理想或地面实况传感器、基于概率的传感器模型、详细传感器模型和基于物理场的传感器模型。
变化参数，哪怕只在某一台电脑上改变，这对于先进驾驶辅助系统 (ADAS) 的研发和验证而言尤为有趣。Simcenter 通过数据模型 API 可以访问场景中的所有对象。通过这种编程界面，工程师们可以在实验中改变参数，从而实现示例自动化和快速迭代。
通过选择我们多种不同类型实际操作培训和支持服务包中的一种，根据需要扩展帮助。我们的工程师会尽心尽力帮助您更好地理解不同工具和功能。培训和支持服务还可以帮助提高采用速度，为工程师们带来有关如何以最佳方式将 Simcenter 用于自身特定用例方面的深层知识。我们还可以为客户提供超出标准软件包范围的特殊要求服务。我们与工程服务部门一直密切协作，他们具备自动驾驶车辆所有可能应用的深层知识，譬如 ADAS 硬件在环项目、传感器建模和验证服务以及真实安全性优势评估（例如针对欧洲 NCAP 高级标准）。
利用路面、基础设施组件、操作者、天气和光源的大型数据库，只用短短几分钟的时间就可以复制大量测试工况，从验证传感器、算法甚至是传感器融合系统的简单演示场景，到真实世界的交通场景。这可以大幅加快自动驾驶车辆的确认和验证。在 Simcenter 中，工程师们可以使用 GUI 通过可视化和手动方式开发场景，或者使用 API 通过编程生成场景。Simcenter 还涵盖了其他一些重要功能，可以帮助生成路面、交通行为和预定义场景的真实表示。
大规模运行仿真。要让自动驾驶车辆功能运作，只在高速公路上行驶数百万公里还不够。相反，该行业需要具备应力测试自动驾驶算法的能力，不仅是在正常情况下，而且特别需要应对危险情况。而这正是集群仿真的用武之地。Simcenter 中的集群功能允许工程师们测试数百万种场景，同时更改诸如车辆参数、天气、传感器参数等等仿真参数。
为传感器工程部署大量确认和验证程序
A revolution is transforming the automotive industry. Powerful digital technologies are driving demand for autonomous transport solutions, and they...
Find the keys to a successful transition towards autonomous vehicle development
加快自动驾驶车辆的感知-思考-行动范式硬件验证已经变得与圣杯一样宝贵。保证自动驾驶车辆的关键安全功能需要新的开发范式和工程方法。 本白皮书将探讨开发关键硬件和软件功能所面临的挑战，并描述完成这一目标所需的技术组件。 介绍感知-思考-行动范式模型以及如何结合不同学科的专业知识以使性能验证自动化。...
