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多傳感器注入HIL仿真系統(tǒng)用戶案例

2025-05-10 13:00:10·  來源：深信科創(chuàng)  
　

一、項目背景

智能網(wǎng)聯(lián)汽車向高階自動駕駛迭代，多模態(tài)傳感器（如多攝像頭、毫米波雷達、激光雷達）已成為環(huán)境感知系統(tǒng)的核心配置。硬件在環(huán)（HIL，Hardware In the Loop）仿真作為關(guān)鍵驗證手段，需支持多傳感器物理級建模，以應(yīng)對復(fù)雜場景下感知算法訓(xùn)練、控制策略驗證的嚴苛需求，但傳統(tǒng)仿真技術(shù)難以滿足多傳感器協(xié)同仿真的效率和精度要求。

現(xiàn)有HIL平臺在多傳感器仿真中面臨算力、帶寬、擴展性三重瓶頸：高精度傳感器模型（如4K視頻流渲染、多線雷達模擬）導(dǎo)致算力資源緊張；PCIe總線帶寬限制與接口數(shù)量不足（如單機顯卡接口≤4個）引發(fā)數(shù)據(jù)同步延遲和通道數(shù)量受限，迫使車企延長30%以上驗證周期，嚴重拖累自動駕駛研發(fā)進程。

二、多傳感器注入HIL仿真系統(tǒng)


  • 系統(tǒng)介紹


    • 基于深信科創(chuàng)OASIS SIM構(gòu)建的多傳感器注入HIL仿真系統(tǒng)，以虛實融合架構(gòu)為核心，打通從高精度場景仿真到傳感器信號閉環(huán)驗證的全鏈路。

    系統(tǒng)以O(shè)ASIS SIM為中樞引擎，聯(lián)動Unreal Engine 5.5構(gòu)建的毫米級逼真場景庫與Carla仿真引擎的定制化開發(fā)接口，通過主從機分布式架構(gòu)實現(xiàn)算力動態(tài)調(diào)度：主機（Master）集中管理多類型傳感器協(xié)議轉(zhuǎn)換與任務(wù)分發(fā)，從機（Slave）集群基于顯卡并行計算完成視頻流（4K@30fps/2K@60fps）、激光雷達（128線束級點云）、毫米波雷達等數(shù)據(jù)的實時渲染，最終通過視頻注入板卡將HDMI/GMSL信號注入域控制器，同步支持以太網(wǎng)/CAN總線協(xié)議閉環(huán)反饋，形成感知層-決策層的端到端仿真驗證。


    圖片



  • 系統(tǒng)核心能力1. 多傳感器并行驗證- 支持12路攝像頭、5組毫米波雷達、3路激光雷達、12路超聲波雷達數(shù)據(jù)同步注入，滿足多傳感器的物理級聯(lián)合仿真。2. 彈性擴展架構(gòu)- 主從機共享統(tǒng)一軟件棧，支持從單機到多節(jié)點從機集群的線性擴展，算力資源利用率提升40%，軟件授權(quán)成本降低60%。3. 工業(yè)級精度保障- 依托UE5.5光線追蹤引擎生成4K高逼真動態(tài)仿真場景，全面支持Lumen動態(tài)全局光照與Nanite虛擬幾何體技術(shù)，顯著提升復(fù)雜場景的渲染效率與視覺保真度。
  • 差異化優(yōu)勢1. 全棧國產(chǎn)化- 從仿真引擎、協(xié)議棧到注入板卡的全自研技術(shù)鏈，規(guī)避海外工具鏈斷供風(fēng)險。2. 生態(tài)開放性- 提供Python/ROS2雙模API，兼容Autoware、Apollo等主流自動駕駛框架集成。3. AI交通流


    •    - 基于路采數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得與人類駕駛習(xí)慣相近的AI自然駕駛模型，保證測試場景中的NPC車輛的真實性。

    AI交通流示例



  • OASIS SIM 自動駕駛仿真平臺OASIS SIM自動駕駛仿真平臺集成了場景生成與管理、資源管理、傳感器仿真、動力學(xué)仿真、交通流仿真、數(shù)據(jù)合成、任務(wù)管理與調(diào)度、算法在環(huán)測試、測試評價與回看等模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)全生命周期的測試，在原型開發(fā)、工程化以及量產(chǎn)階段發(fā)揮重要作用。圖片1. 實現(xiàn)高精度場景建模與仿真- 基于厘米級精度路網(wǎng)建模引擎，構(gòu)建包含車道線曲率、坡度、交通標志/標牌語義信息的多維度路網(wǎng)拓撲，支持直道、連續(xù)彎道、十字路口（含無保護左轉(zhuǎn)）、環(huán)島及立體匝道等復(fù)雜場景的精細化還原，路網(wǎng)要素幾何誤差＜0.1%，滿足ISO 26262場景覆蓋度要求。圖片2. 提供動態(tài)場景編輯能力- 引入便捷的動態(tài)場景編輯工具，允許用戶動態(tài)添加或調(diào)整機動車、非機動車、行人等交通參與者的行為與軌跡，支持豐富的交通場景模擬，滿足復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的智能駕駛系統(tǒng)測試需求。圖片3. 構(gòu)建多維環(huán)境模擬系統(tǒng)- 依托UE5 Lumen動態(tài)全局光照與Nanite虛擬幾何體技術(shù)，支持多種自然天氣（如雨、雪、霧、沙塵等）和不同光照條件（如白天、夜晚及復(fù)雜光源）的模擬，為車輛感知系統(tǒng)測試提供真實感強的環(huán)境輸入。圖片3. 支持測試用例管理- 搭建完善的測試用例管理系統(tǒng)，支持測試用例的創(chuàng)建、組織、執(zhí)行與結(jié)果分析?？勺远x評測指標、添加評測腳本。圖片5. 多種車載傳感器仿真- 支持攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器等多類型傳感器仿真，并輸出高質(zhì)量的仿真數(shù)據(jù)，為智能駕駛感知、決策與控制算法的研發(fā)提供精準的數(shù)據(jù)支持。圖片6. 真實交通流與AI對抗模型- 構(gòu)建真實世界的交通流仿真環(huán)境，模擬車輛與行人的自然行為干擾。支持AI對抗模型，符合人類激進駕駛的風(fēng)格和智能性。AI對抗可持續(xù)交互，可自定義交互的范圍與時間，最大交互時間大于10s。AI對抗交通流與真實交通流(NGSIM)對比，TTC分布在(2s,100s]區(qū)間內(nèi)概率分布平均誤差小于0.1%（以1s為刻度），在[0s,2s]區(qū)間概率增加5%以上。
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    7. 提升研發(fā)效率與測試覆蓋率



    • - 通過先進的仿真技術(shù)和靈活的配置能力，大幅提升智能駕駛功能的研發(fā)效率和測試覆蓋率，助力相關(guān)技術(shù)的快速迭代與成熟應(yīng)用。



  • 應(yīng)用價值本項目的成功實施將顯著提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)研發(fā)的精度與效率，為系統(tǒng)級功能驗證和算法優(yōu)化提供可靠的基礎(chǔ)設(shè)施，為智能駕駛技術(shù)的推廣與落地提供有力保障。



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