Ansysブログ
24 tháng 2 năm 2022
レーダーセンサーが統合されたシステムを通じて自律センサーが雪で妨害されている状況では
雨や霧もsòng bạc việt nam粘着性のある冷たい無秩序な雪がセンサーと障害物の間に入り込むと
アメリカ人の大多数にとって自動運転車が一般的になるためには
光学特性を解析するためにAnsys Speosの3Dテクスチャで生成された雪片
認識アルゴリズムで信頼度の低下を引き起こす可能性があります
雪の中での自律センサーの課題としては
並走する車両の検出を低下させる
雪に対するデメリットが異なります
カメラ:視認性とコントラストの低下
LiDAR:認識アルゴリズムの低品質データ
レーダー:物体を検出できるが、正しく分類できない
エンジニアは無数の運転シナリオに照らして設計をテストする必要があります
気象実験室:他の車両による天候の激化や道路上の動的な条件は考慮していません
オンロードテスト:安全な路面での運転により実際の気象条件迅速なテクノロジー開発は期待できません
シミュレーション:物理的なプロトタイピングの時間とコストを削減し
自動運転車メーカーは天候に対応した自動運転システムをより迅速に開発できます
宇宙や深海などの過酷な環境での結果を正確に予測するのに非常に優れていますが
の長距離での物理ベースセンサーシミュレーション
Ansys thông thạoCFDシミュレーションによって生成された高忠実度で再現可能な気象データはCasino Phú Quốcにエクスポートできます。
あらゆる気象条件で車両の認識を劇的に向上させることができます
シミュレーションが自動運転車の開発とテストを加速する方法について詳しくは自律センサーの開発について読み、Phần mềm mô phỏngしてください。