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Ansys优势杂志
2021年7月
智能交通系统(its)通过收集和共享交通和公共交通数据,已经可以帮助缓解交通拥堵,提高公共交通效率,并管理基础设施的使用。在不久的将来,ITS有望成为智能城市的关键组成部分,帮助人们请求自动驾驶车辆,然后有效、安全地将其路由到目的地。华体会官网app下载新浪智能交通系统和自动驾驶汽车有望一起提华体会官网app下载新浪高安全性,降低网络安全风险,减少交通流量,这将有助于改善环境。为了实现这一愿景,智能交通系统必须通过模拟各种条件下基础设施和车辆传感器的交互来彻底审查。
莫斯科汽车和道路建设技术大学(MADI)的组织和交通安全系是俄罗斯最早从事智能交通系统研究的机构之一。它始于俄罗斯联邦运输部、MADI、俄罗斯汽车保险商协会和联合电信公司参与的一个联合项目。他们对国内外交通执法摄像头进行了研究,从而有可能修改《俄罗斯联邦行政违规法》和其他章程。在那之后,现代自动交通控制系统出现了,到2010年,MADI有了自己的its试验场。2014年,MADI专家开发了俄罗斯合作智能交通系统(C-ITS),以通知司机潜在的道路问题。他们还在试验场测试了车对车(V2V)、车对基础设施(V2I)和基础设施对车(I2V)通信选项。现在,他们引入了模拟来推进他们的测试。
据MADI专家介绍,安全无人运输系统的发展不仅需要合适的车辆,还需要合适的道路基础设施。为此,MADI开发了一个数字道路模型概念,与合作和经典的ITS一起,将有助于确保交通安全,并提高高度自动化车辆的效率。
由于安全高质量高速公路项目,俄罗斯无人驾驶汽车的基础设施也在推进。这一国家项目的目标是改善现有道路状况,扩大ITS实施范围,包括制定关于无人驾驶汽车实施的政策文件。在该项目的框架内,MADI正在为其数字道路模型制定国家标准和法规,包括支持高度自动化车辆运动的数字基础设施要求,以及通过激光雷达和神经网络算法提高高度自动化车辆导航效率的数据要求。数字道路模型将使用这些数据来识别道路标记和标志。未来,该模型将扩展到帮助无人驾驶车辆导航,提供限速数据,并根据交通负载绘制最佳路线。该项目将于2025年至2030年在联邦公路上实施。
MADI智能道路试验场的一般视图,在那里进行无人驾驶汽车测试。
MADI与其合作伙伴粮农组织ROSDORNII(俄罗斯道路研究所)正在开发基础设施项目,作为数字道路模型开发的一部分。其中一个项目是为高度自动化的车辆提供额外的信息。它包括开发MADI智能道路试验场的原型数字模型。使用Ansys VRXPERIENCE驾驶模拟器软件该大学的专家开发了一个多边形模型,包括与真实道路相同的参数,并配有标志和道路标记。开发了虚拟交通灯和推荐速度服务,允许车辆调整速度,以便顺利通过绿灯。这增加了交通灯的吞吐量,节省了时间,同时降低了事故和拥堵的风险。
该项目的主要任务之一是开发高度自动化车辆在正常和异常条件下的运动场景,如施工、恶劣天气和紧急情况,如技术故障或驾驶员健康状况恶化。另一项任务是在后台开发场景,以支持高度自动化车辆的驾驶员。
MADI专家正在利用测试场地模型进行一项研究,以确定在检测数字道路模型所需的动态对象时的精度水平,以便在将该信息传输给无人驾驶车辆时,可以有效地用于其控制回路。他们选择了7种场景进行实验,在这些场景中,使用高度自动化车辆的视觉传感器不可能获得所有必要的信息,这可能会导致事故。
其中一些实验是在VRXPERIENCE虚拟环境中进行的,其中包括一个场景:一辆无人驾驶汽车(在某些场景中是两辆)由于视觉障碍而无法“看到”部分道路,必须对其进行重建。同时,由于信息的缺乏,可能会与其他道路使用者发生紧急情况,从而产生动态障碍。数字道路模型必须从其他来源收集信息,以检测动态障碍物,并将数据传输给高度自动化的车辆。该实验还可以确定数字道路模型确定障碍物轨迹以避免事故所需的精度水平。
MADI专家使用Ansys模拟来设置事故场景。由于事故是许多必须考虑的情况的汇合,因此场景可能相当复杂。工程师们需要创造条件,让两辆车在非常接近碰撞之前都看不见对方。通过模拟创造这些条件减少了物理实验的数量。Ansys VRXPERIENCE的使用使工程师们完成分析所需的时间减少了约20%。
“我们决定在这个项目中使用Ansys软件解决方案,因为它有几个非常重要的优势。首先,Ansys无疑是该领域的世界领导者之一,”MADI组织和交通安全部门副主管兼MADI ITS能力中心副主管Andrey Vorobyov说。“其次,他们在俄罗斯有CADFEM CIS小组提供的高质量技术支持,这在处理复杂产品时尤其重要。最后,Ansys VRXPERIENCE是一个非常先进的产品,允许您在单个系统中解决项目的大部分挑战,而不必在出现新问题时切换到其他解决方案。当然,这可以让你节省很多时间、金钱和其他资源,包括培训所需的资源。”
VRXPERIENCE也用于初始假设检验,以消除那些不成立的假设。对于实验的每个场景,都考虑了三个假设,并选择了最佳选项。
由MADI在VRXPERIENCE开发的虚拟训练场也用于在发射前测试无人驾驶飞行器的基本功能。
其中一个这样的项目是基于Parkon——一种巡逻莫斯科停车位管理系统的汽车。它会自动记录在预定路线上停放的车辆的车牌号码,并检测与停车规则相关的违规行为。为了创造一辆无人驾驶的Parkon,一辆乘用车被自动化了,并被允许进入公共道路。该项目是与MADI合作伙伴莫斯科城市交通研究设计院和RosdorNII共同开展的。Mostransproekt还创建了一个调度系统,帮助确定车辆的位置并评估其活动,包括检测到的违规停车次数以及开出了多少张罚单。
MADI利用Ansys VRXPERIENCE对Parkon系统进行了各种场景的设计。这些研究结果将成为今年春天Parkon软件更新的基础。该软件的第一版在驾驶时对障碍物反应相当剧烈。一方面,这提供了必要的道路安全水平,但另一方面,并不对应高水平的驾驶舒适性。VRXPERIENCE允许专家模拟各种障碍响应算法,并为驾驶员找到最舒适的选择,并达到所需的安全水平。
由于仿真固有的好处,MADI的虚拟训练场继续快速发展。该大学继续与私营和公共机构合作,将自动化车辆和智能基础设施结合起来,开创一个更安全、更清洁、更方便的交通系统。
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