智能網聯汽車仿真軟件關鍵技術
1. 痛點問題
自動駕駛受制于測試規模、測試成本、法律法規等多方面限制,導致實際道路的測試驗證工作安全性差、成本高昂。據權威機構預測,實現全自動駕駛需至少170億公里測試,所耗費的時間和人力成本是天文數字。合理的研發時間內完成百億公里的測試驗證,唯一途徑就是通過準確可靠地仿真。
目前,我國汽車制造商大多選擇采購國外的自動駕駛仿真軟件,國內缺乏具有自主知識產權的同類軟件產品。并且,自動駕駛是多學科交叉的新興技術,傳統仿真軟件對新趨勢適應性不足,存在渲染負擔重、交互智能差、仿真精度低、測試評價難的問題,不足以高效的支撐自動駕駛技術的研發。
2. 解決方案
清華大學車輛與運載學院智能汽車團隊,深耕自動駕駛技術研發,深刻理解現階段技術瓶頸,聚焦細分領域重點攻關,打造了以LasVSim為平臺的自動駕駛仿真-測試-研發工具鏈,并獲國家發明專利和軟件著作權。
該工具鏈面向大規模交通流的自動駕駛仿真,擁有完全自主知識產權,致力于解決現有仿真平臺的需求痛點,覆蓋典型自動駕駛測試場景,自主研發了交通參與者交互模型,高精度傳感器模型和車輛動力學模型,支持標準化的算法開發I/O接口,內嵌客觀性能評價體系,可實現自動駕駛算法的仿真測試加速迭代。
合作需求
(1)從事自動駕駛技術研發的企業開展業務合作。
(2)項目孵化需辦公場地500平,天使輪融資需求約1000萬元。
清華大學
2022-01-07