从高级驾驶辅助系统到自动驾驶
在云端进行大规模仿真和现实世界反馈循环的虚拟孪生体验
高级驾驶辅助系统面临哪些挑战？
自动紧急制动、车道偏离预警或堵车驾驶等功能是软件定义型汽车演进发展的关键。高级驾驶辅助系统 功能融合了来自策略化部署的车载传感器的数据，能够提供适当的警报，或在紧急情况下控制车辆。为确保系统满足不同市场的严格法规和安全标准，广泛的虚拟和现实世界测试至关重要。
简化软件定义汽车开发
效率至关重要，但许多汽车制造商及其供应商在使用多种适当工具和系统不连续性问题上都会遇到棘手难题。他们需要覆盖整个高级驾驶辅助系统生命周期的工具，以优化开发、加快上市进程，并降低系统工程、仿真、验证和确认工作的成本。 为了克服这些挑战，汽车制造商必须最大限度减少物理测试，并确保在系统、硬件、电子/电气和软件开发层之间实现端到端的可追溯性。基于模型的系统工程 (MBSE) 方法，将稳健的验证和确认 (V&V) 策略与大规模基于云平台的仿真相结合，有助于简化复杂的软件定义汽车系统的开发。
利用 CATIA SCANeR 加速 ADAS-AD 开发
从云端大规模仿真和现实世界反馈循环中大获裨益。多功能可操作性允许在各种循环中进行测试，确保全面覆盖。借助 ADAS-AD 数字连续性平台的发展，实现详细的车辆建模和快速的虚拟测试。通过真实数据捕获和仿真进行验证，体验端到端的解决方案。ADAS-AD 数字连续性和协作平台使制造商和供应商能够创建车辆的详细模型，并在多个虚拟场景中进行快速测试。这个端到端的产品组合为高级驾驶辅助系统生命周期中的每个人提供了一个共同的工作环境。它利用真实数据捕获和仿真进行测试和验证，提供 高级驾驶辅助系统虚拟孪生体验。
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关于高级驾驶辅助系统技术与汽车的常见问题答疑
“高级驾驶辅助系统 (ADAS)”是应用在汽车上的技术，用于提高安全性和简化驾驶操作。它们将制动、车道保持和巡航控制等功能自动化，这对于发展自动驾驶技术至关重要。高级驾驶辅助系统能够协助车辆感知其环境并做出决策，但这仍需要人的监督。它们都是全自动驾驶汽车的基础技术，这些汽车可以在极少或没有人工干预的情况下运行。
高级驾驶辅助系统通常使用人工智能 (AI) 处理来自车辆传感器的数据并做出实时决策，从而改进紧急制动和自适应巡航控制等安全功能。人工智能可帮助这些系统进行学习和适应，并随着时间的推移提高其有效性。
从高级驾驶辅助系统到全自动驾驶汽车的进展可以根据汽车工程师协会 (SAE) 的定义分为几个级别：
- 0 到 2 级涉及不同程度的驾驶辅助和部分自动化，但要求驾驶员在驾驶操作中保持参与。
- 3 级（部分自动化）允许驾驶员在某些条件下不参与某些驾驶操作。
- 4 级和 5 级（高度和完全自动化）在定义（4 级）或所有（5 级）驾驶场景中实现高水平的车辆自主性，旨在消除对驾驶员操作的需求。
自主移动与高级驾驶辅助系统 ( ADAS) 技术之间的主要区别在于功能、车辆自主性和驾驶员参与度：
| 高级驾驶辅助系统 | 自主移动 |
| 用途 | 高级驾驶辅助系统旨在通过紧急制动、车道保持和自适应巡航控制等功能来增强车辆安全性和驾驶舒适性。 | 自主移动是指完全自动驾驶的汽车，旨在实现无需人工干预即可运行，涵盖更广泛的范围，包括个人车辆、公共交通运输和送货服务。 |
| 驾驶员改进 | 高级驾驶辅助系统需要驾驶员主动监督，并不能取代驾驶员。驾驶员要在特定的驾驶任务中提供支持，但驾驶员仍对车辆负责。 | 这些车辆旨在通过使用先进系统来处理大多数或所有环境中的所有驾驶方面的操作，从而消除对驾驶员的操作需求。 |
| 自动驾驶级别 | 通常对应于 SAE 自动驾驶量表的 0 级到 2 级，在此级别下，驾驶员需要全神贯注，随时准备接管控制权。 | 对应于 SAE 量表的 4 级或 5 级。4 级车辆能够在特定条件或区域下自主运行，无需人工干预，而 5 级车辆则能在所有条件下自动驾驶。 |
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