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摘要： 在当今汽车电子系统的开发中，CAN总线作为车辆内部通信的骨干，承载着大量关键信号的传输。确保这些信号的高效、准确处理，对于车辆系统的稳定性和可靠性至关重要。一、Signal Config Filter Editor信号配置过滤器编辑器（Signal Config Filter Editor，简称SC 阅读全文

摘要： FMU中时间概念的连续性和离散性实际上是变量的属性。并且FMU都能够包含连续时间的变量或是离散时间的变量。在模型交换类型和联合仿真类的FMU通信中可以看到这一点。在FMI2.0中通过通信点来进行数据交换的通信结构是离散的。一、模型交换：导入工具提供求解器仿真工具之间模型集成非常紧密。在导入工具和模型 阅读全文

摘要： 随着汽车电子技术的发展，车辆上配备了越来越多的电子装置，这些设备多采用点对点的方式通信，这也导致了车内存在庞大的线束。造成汽车制造和安装的困难并进一步降低汽车的配置空间，汽车总线逐步开始向网络化方向发展。在此背景下，CAN（Controller Area Network）总线应运而生，以其高可靠性和 阅读全文

摘要： 功能模型接口FMI（Functional Mock-up Interface）是一个开放且与工具解耦的标准。FMI包含了一个C-API（接口），一个用于描述接口的XML文件以及可交换的功能模型单元FMU（Functional Mock-up Unit），通常会是“zip”文件。FMI实际上是提供了容 阅读全文

摘要： 在自动驾驶中，对车辆外界环境进行感知需要用到很多传感器的数据（Lidar，Camera，GPS/IMU），如果计算中心接收到的各传感器消息时间不统一，则会造成例如障碍物识别不准等问题。为了对各类传感器进行高精度的时间同步，可以分为几部分内容：统一时钟源，硬件同步，软件同步。一、统一时钟源在构建自动驾 阅读全文

摘要： 众所周知，在自动驾驶中，主要涵盖感知、规划、控制三个关键的技术层面。在感知层面，单一传感器采集外界信息，各有优劣，比如摄像头采集信息分辨率高，但是受外界条件影响较大，一般缺少深度信息；激光雷达有一个较大的感知范围和精度，但是分辨率上不如相机。因此，市面上普遍采用多传感器的方案进行车辆感知。而做传感器 阅读全文

摘要： 在前面的几章节中探讨了aiSim仿真合成数据的置信度，此外在场景重建和测试流程闭环的过程中，难免会面临3D场景制作重建耗时长、成本高、扩展性低以及交通状况复杂程度难以满意等问题，当前的主要挑战在于如何自动化生成3D静态场景并添加动态实例编辑，从而有效缩短测试流程，扩大仿真测试范围。图1：实际图像图2 阅读全文

摘要： 摘要：在智能汽车技术飞速发展的今天，车载网络已成为汽车智能化的重要基础。想象一下，如果汽车的每个部件都是一个信息节点，它们之间需要即时、准确地交换大量数据，那么一个高速、高效的网络就成为了必不可少的基础设施。这就是车载以太网技术的用武之地。一、车载以太网1、车载网络的演变与挑战汽车电子电气架构的演化 阅读全文

摘要： aiSim5重建高精度的真实交通场景，用于测试和训练ADAS/AD系统。内置场景包括赛道、车库、高速公路和城市环境。通过全局行动日志，aiSim能将驾驶数据转化为场景重建。车道线检测算法在仿真与现实世界的相关性测试中误差相近，召回率均接近98.5%。多目标检测算法在仿真中的召回率为64.68%，与真 阅读全文

摘要： aiSim中的LiDAR是一种基于光线追踪的传感器，能够模拟真实LiDAR发射的激光束，将会生成LAS v1.4标准格式的3D点云，包含了方位角、俯仰角和距离等。aiSim能够模拟LiDAR单态（Monostatic）和同轴（Coaxial）配置。在aiSim中，LiDAR仿真是将模型建为在某个方向 阅读全文