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摘要： 在ADTF (Automotive Data and Time-Triggered Framework)中，过滤器（Filter）扮演着数据处理的核心角色。过滤器是处理数据流的基本单元，它们接收、处理并发送数据。接下来，将分享ADTF中创建和使用过滤器，包括设置输入输出针脚（Pins）、配置触发器（ 阅读全文

摘要： 在自动驾驶领域，实现高质量的虚拟传感器输出是一项关键的挑战。所有的架构和实现都会涉及来自质量、性能和功能集成等方面的需求。aiSim也不例外，因此我们会更加关注于多个因素的协调，其中，aiSim传感器实现的神经网络渲染仿真方案，在aiSim能够在现有功能上实现多用途扩展的同时，也可以最大程度上保留原 阅读全文

摘要： 基于场景的验证是AD/ADAS（自动驾驶和高级驾驶辅助）系统开发过程中的重要步骤，它包括对自动化系统进行一系列预定义场景的测试。测试中包含的场景越多，尤其挑战性场景越多，人们对正在测试的AD/ADAS系统的信心就越高。一、现有问题真实世界驾驶记录是挑战性场景的重要来源，但这一过程往往成本高昂且繁琐。 阅读全文

摘要： 验证自动驾驶软件需要数百万公里的测试。这不仅意味着系统开发周期长，而且系统的复杂度也会不断增加，同时，大规模的实车测试也会耗费巨量的资源并且可能会面临未知的安全问题。aiSim这样的虚拟仿真工具可以减轻真实世界测试的负担。AD和ADAS系统依靠闭环验证来确保安全性和性能。然而，实现闭环评估需要一个能 阅读全文

摘要： 随着自动驾驶技术的发展，车辆的智能化程度不断提高，这体现了车辆感知，决策以及执行的能力。在算法开发和迭代过程中，提高测试和开发效率，关键在于多传感器数据的高质量采集，确保数据的同步性、完整性和一致性。为了应对这一挑战，必须采取有效的数据整合策略。这包括开发处理不同数据速率和格式的组件，以及设计数据在 阅读全文

摘要： 在之前的文章中，我们介绍了如何构建简单的车辆模型，并基于FMI2.0构建了其FMU，其最终结构为：今天将会和大家分享如何在aiSim中，通过UDP和aiSim车辆动力学API（Vehicle Dynamics Interface, VDI）来实现和外部的FMU车辆动力学模型的联合仿真。一、操作步骤车 阅读全文

摘要： 随着智驾从L0（预警功能），L2（独立的横纵向执行功能）到目前L2.9（城市NOA）的快速演变和装配，车辆对外界的感知需求也在快速增加。为了让各类传感器更精确的感知，在传感器装车后，就需要对传感器进行标定以获取各个传感器的安装位置。具体来说，就是通过标定确定车身坐标系下传感器的位置。一、传感器标定类 阅读全文

摘要： 在上一篇文章 “ 康谋分享 | 自动驾驶联合仿真——功能模型接口FMI（三）”，我们讲述了在构建FMU中，如何通过fmi_simple_car.cpp来实现FMI2.0，即如何实现一个简单的车辆模型来进行车辆动力学仿真。今天康谋接着展示如何通过simple_car.cpp和simple_car.h构 阅读全文

摘要： 在汽车行业迈向智能化、自动化的今天，自动驾驶技术也在快速发展。为了进一步让自动驾驶更加“智能化”，像老师傅一样进行开车，离不开对车辆周围环境的全面认识。面对复杂的感知任务，单一传感器的局限性逐渐显现，比如相机对目标的颜色和纹理比较敏感，但易受光照、天气条件的影响。LiDAR以获得目标精确的3D信息， 阅读全文

摘要： 在之前的两篇文章中（文末往期回顾中可查看），我们主要介绍了功能模型接口FMI的主要组成部分和一些使用场景，今天就以康谋自动驾驶仿真软件aiSim为例，来展示一下如何建立一个FMU并实现基于UDP和FMI联合仿真（co-simulation）数据通信。一、效果预览PC1 aiSim运行效果PC2 读取 阅读全文