浅谈ADAS和电动汽车
创新车辆必须满足市场要求和电动汽车的基本标准、安全性和舒适性以及节能方面的要求。在这方面，有必要进行仿真以优化车辆开发的设计阶段、测试感知、规划和控制算法，以验证系统要求，然后分析获得的数据。
汽车行业的市场增长正集中在两个主要应用领域：电动和混合动力汽车(ev 和 hev)的普及和自动驾驶。电动和混合动力汽车可以被视为新的绿色技术，按照节油和减少污染排放的标准，同时提高完整的电力传输和充电解决方案的效率。
特别是，电子系统中发生的技术进步为这些新兴技术提供了推动力，不可避免地涉及电子系统供应商并增加了组件和设备的应用领域。想想所有涉及电源管理、电力电子、电力控制、功率半导体的应用，用于开发和验证发动机控制单元的创新解决方案，涉及硬件端和软件端的各种解决方案，以及驾驶安全解决方案，例如先进的驾驶员辅助系统 (adas) 和电子系统，用于管理车辆的感知、运动规划和控制。
创新车辆必须满足市场要求和电动汽车的基本标准、安全性和舒适性以及节能方面的要求。在这方面，有必要进行仿真以优化车辆开发的设计阶段、测试感知、规划和控制算法，以验证系统要求，然后分析获得的数据。
adas
是一种先进的电子主动安全系统，除了安全带和安全气囊等被动安全系统外，还提供以预防道路事故和危险情况为主要目标的驾驶支持。
这些是集成的智能安全系统，例如用于激活挡风玻璃刮水器的雨量传感器、用于打开灯的暮光传感器、智能前灯控制、行人检测、自适应巡航控制以根据交通情况调节速度、速度自适应、前碰撞避免、自动紧急制动、行驶方向监控、辅助停车传感器、摄像头检测车道保持、车道变换警告和自动道路标志识别。
matlab 和 simulink 用于设计和开发自动驾驶汽车
mathworks 是全球领先的美国工业领域技术计算软件开发公司，通过 matlab 和 simulink 软件为设计和测试感知提供解决方案，以设计、模拟和分配未来的移动性。simulink 是一款用于动态系统建模、仿真和分析的软件，与 matlab 严格集成。matlab 和 simulink 使参与汽车设计的公司能够加快开发流程，以制造出符合 autosar 和 iso 26262 标准的安全性、舒适性、节油和性能方面的市场需求的汽车。
在汽车领域，matlab 和 simulink 软件用于设计自动驾驶系统的功能，包括检测、路线规划、控制以及传感器融合和控制系统设计，在 3d 环境中对车辆动力学进行建模，然后对系统进行测试和验证通过创建驾驶场景。因此，借助 matlab 和 simulink，可以使用代码生成产品自动生成用于快速原型设计和硬件在环 (hil) 测试的 c 代码。
特别是，matlab 软件为人工视觉、激光雷达和雷达处理以及传感器融合提供了预定义的算法和传感器模型。可以模拟来自 imu/gps 传感器的测量，并设计定位和融合算法来估计车辆的方向和位置。使用深度学习和机器学习来开发用于检测车辆和行人以及估计可步行路线的算法。
可以针对自动驾驶功能开发控制系统，例如自动紧急制动 (aeb)、车道保持辅助 (lka)、自动巡航控制 (acc) 和自动泊车辅助。使用用户创建的场景以及对雷达和摄像头传感器模型的综合调查测试自动驾驶算法，使用 driving scenario designer 应用程序定义道路网络、参与者和传感器。
该软件的实施允许使用运动规划算法对驾驶路线进行定位和规划，并使用 imu 和 gps 传感器数据估计车辆的位置和方向。基于模拟的测试允许您使用 driving scenario designer 应用程序检查自动驾驶算法，该应用程序允许您加载预定义的场景，包括 euroncap，或构建新的场景，从统计相机和雷达模型生成检测，并分析输出在 matlab 或 simulink 中。可以使用参考应用程序和 3d 环境为自动驾驶和 adas 功能开发虚拟测试场。车辆模型配备了一个虚拟摄像头，可在仿真阶段将图像发送到 simulink。
您可以在 simulink 中分析信号以测试车道检测算法，并且由于虚幻引擎编辑器中的场景自定义，可以更灵活地创建和模拟场景，这将允许您测试自动驾驶和adas功能齐全。在设计自动驾驶汽车时，尽量减少汽车的复杂性，该汽车包含各种复杂系统来检测周围环境、规划路线、控制转向和速度，作为自动驾驶纵向控制开发的一部分车辆，例如制动和加速控制。纵向控制系统的模型预测控制算法通常是手动编码的。但是，使用 matlab 和 simulink 进行基于模型的设计更快、更高效。
从这个意义上说，matlab 和 simulink 用于加速自动驾驶功能的开发，包括感知、规划和控制功能，在 simulink 中执行仿真以测试、集成和优化这些功能，这要归功于以编程方式生成的场景，并最大限度地提高覆盖不同道路、环境和交通条件的测试，无需求助于昂贵的车辆原型。
此外，由于基于模型的设计，甚至可以在构建实际的车辆原型之前，使用这些模拟来研究电动动力系统架构的权衡，以确定电池和牵引电机等基本组件的尺寸。用户可以利用快速控制原型设计、模型验证和生产代码生成，快速从概念切换到原型，再到电动汽车主控制器的生产，例如车辆控制单元 (vcu)、电机控制单元 ( mcu)和电池管理系统(bms)。
b-plus的 brick 系统 adas brick 测量平台由创新移动领域的领先公司 b-plus 开发，专为高带宽传感器和控制单元的数据采集而设计。该平台的采集速度为 8 gbit/s，当与 brick storage 插件结合使用时，它可提供高达 32 tbytes 的记录内存。借助 brick mi 插件，还可以集成客户特定的 pci express 卡，从而获得紧凑的机架配置，并针对车辆的狭小空间进行了优化。
信息的复杂性和密度需要可靠和高效的验证过程。该解决方案具有高数据处理能力、可扩展的注册内存和稳健的设计，非常适合集成到测试车辆中，以可靠地验证自动驾驶系统。
电动牵引车辆解决方案
etas 开发的 es910 原型设计和接口模块是汽车领域创新解决方案和服务的领先公司，用于发动机控制单元的开发和验证，将高处理性能与所有常见的电子控制单元 (ecu) 相结合接口在一个紧凑和坚固的外壳。它设计用于开发环境和独立模式。
can 和 lin 接口确保 es910 模块与车辆总线的连接。两个 can 接口都支持高速和低速 can，并且可以单独配置。该模块的核心由 nxp powerquicc 处理器组成，该处理器具有双精度浮点运算，非常适合快速和紧凑的原型设计应用。微处理器、rta-osek 实时操作系统和集成非易失性 ram (nvram) 的特性允许对系统级行为进行仿真。
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创新车辆必须满足市场要求和电动汽车的基本标准、安全性和舒适性以及节能方面的要求。在这方面，有必要进行仿真以优化车辆开发的设计阶段、测试感知、规划和控制算法，以验证系统要求，然后分析获得的数据。
adas
是一种先进的电子主动安全系统，除了安全带和安全气囊等被动安全系统外，还提供以预防道路事故和危险情况为主要目标的驾驶支持。
这些是集成的智能安全系统，例如用于激活挡风玻璃刮水器的雨量传感器、用于打开灯的暮光传感器、智能前灯控制、行人检测、自适应巡航控制以根据交通情况调节速度、速度自适应、前碰撞避免、自动紧急制动、行驶方向监控、辅助停车传感器、摄像头检测车道保持、车道变换警告和自动道路标志识别。
matlab 和 simulink 用于设计和开发自动驾驶汽车
mathworks 是全球领先的美国工业领域技术计算软件开发公司，通过 matlab 和 simulink 软件为设计和测试感知提供解决方案，以设计、模拟和分配未来的移动性。simulink 是一款用于动态系统建模、仿真和分析的软件，与 matlab 严格集成。matlab 和 simulink 使参与汽车设计的公司能够加快开发流程，以制造出符合 autosar 和 iso 26262 标准的安全性、舒适性、节油和性能方面的市场需求的汽车。
在汽车领域，matlab 和 simulink 软件用于设计自动驾驶系统的功能，包括检测、路线规划、控制以及传感器融合和控制系统设计，在 3d 环境中对车辆动力学进行建模，然后对系统进行测试和验证通过创建驾驶场景。因此，借助 matlab 和 simulink，可以使用代码生成产品自动生成用于快速原型设计和硬件在环 (hil) 测试的 c 代码。
特别是，matlab 软件为人工视觉、激光雷达和雷达处理以及传感器融合提供了预定义的算法和传感器模型。可以模拟来自 imu/gps 传感器的测量，并设计定位和融合算法来估计车辆的方向和位置。使用深度学习和机器学习来开发用于检测车辆和行人以及估计可步行路线的算法。
可以针对自动驾驶功能开发控制系统，例如自动紧急制动 (aeb)、车道保持辅助 (lka)、自动巡航控制 (acc) 和自动泊车辅助。使用用户创建的场景以及对雷达和摄像头传感器模型的综合调查测试自动驾驶算法，使用 driving scenario designer 应用程序定义道路网络、参与者和传感器。
该软件的实施允许使用运动规划算法对驾驶路线进行定位和规划，并使用 imu 和 gps 传感器数据估计车辆的位置和方向。基于模拟的测试允许您使用 driving scenario designer 应用程序检查自动驾驶算法，该应用程序允许您加载预定义的场景，包括 euroncap，或构建新的场景，从统计相机和雷达模型生成检测，并分析输出在 matlab 或 simulink 中。可以使用参考应用程序和 3d 环境为自动驾驶和 adas 功能开发虚拟测试场。车辆模型配备了一个虚拟摄像头，可在仿真阶段将图像发送到 simulink。
您可以在 simulink 中分析信号以测试车道检测算法，并且由于虚幻引擎编辑器中的场景自定义，可以更灵活地创建和模拟场景，这将允许您测试自动驾驶和adas功能齐全。在设计自动驾驶汽车时，尽量减少汽车的复杂性，该汽车包含各种复杂系统来检测周围环境、规划路线、控制转向和速度，作为自动驾驶纵向控制开发的一部分车辆，例如制动和加速控制。纵向控制系统的模型预测控制算法通常是手动编码的。但是，使用 matlab 和 simulink 进行基于模型的设计更快、更高效。
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此外，由于基于模型的设计，甚至可以在构建实际的车辆原型之前，使用这些模拟来研究电动动力系统架构的权衡，以确定电池和牵引电机等基本组件的尺寸。用户可以利用快速控制原型设计、模型验证和生产代码生成，快速从概念切换到原型，再到电动汽车主控制器的生产，例如车辆控制单元 (vcu)、电机控制单元 ( mcu)和电池管理系统(bms)。
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