产品详细介绍ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑系统1.系统方案ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台提供了基于物理的三维场景建模、基于语义的道路事件建模、基于物理光学属性的摄像头和激光雷达的仿真、基于物理电磁学属性的毫米波雷达的仿真，从而实现多传感器、多交通对象、多场景、多环境的实时闭环仿真。其主要功能如下：1)开放式交通场景编辑模块，自定义设定道路和交通场景，可以自定义设定道路两旁的建筑物，绿化带等等；2)可以根据用户需求，自定义设定道路场景上的交通流，可以自定义设定道路上来往的车辆，行人和交通指示灯；3)可以根据客户需求，自行设定主动驾驶（或算法控制车辆）的车辆动力学参数；4)支持高精度的三维场景仿真和基于环境光的模拟；5)支持高精度的物理属性的传感器仿真，包括毫米波雷达的仿真、摄像头的仿真和激光雷达的仿真；6)此外，考虑到能更加逼真地反映“人—车—路”在环仿真测试，该平台还提供了开放的接口，可以与实物传感器、VR设备、控制器、各类测试数据进行无缝的联入，从而更好的满足不同级别、不同目标的测试仿真要求。2.系统构成下面分别介绍本平台各模块的构成。2.1.自定义道路环境ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台提供了一套自定义道路场景的设计工具，具备直道、弯道、曲线等设计能力，支持道路宽度、长度、半径、方向、车道数量、车道方向、车道限速、车道类型等的编辑。同时，该设计工具支持高架等不同高度道路以及不同坡度倾角、道路交叉口、匝道、并道等的定义。还支持车道线的自定义化建模，包括单线、双线、实线、虚线、车道线纹理、颜色等一系列车道线类型。同时，软件集成丰富的环境模型库，如树木、建筑物、交通标识、路灯、电线杆、绿化带、动物，施工路段障碍物和设施、交通行人等对象模型，可根据用户需求对道路场景进行快速建模。除了自定义场景外，ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台还支持导入OpenStreetMap等3D高精地图，自动生成与地图匹配的道路模型。2.2.自定义交通场景ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台还提供了快捷的基于语义的道路交通流设计，包括车道行驶规则、车辆及行人行为、交通指示牌行为，以及某一时刻各交通对象交通行为的精确数据输出。此外，交通对象的行为也可以人为定义，包含如车辆驾驶行为、突然变道、突然加速、行人乱闯红灯和人行道等一系列场景的仿真，同时软件内部车辆和行人之间可自定义交互与否，即可仿真自动避让行人和忽视行人发生碰撞等行为。软件内嵌脚本语言定义，同时也支持如Python，C++等语言的接口控制来定义交通行为。如下图所示，为通过语义级的脚本语言来定义车辆和行人等交通对象的行为。2.3.构建车辆动力学模型除了上述的道路场景以及交通流的搭建能力之外，ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台同样提供了基于总成特性的车辆动力学模型，并提供了以下性能参数的配置： 底盘参数，如长宽高、轴间距、重量等； 性能参数，如最大时速、引擎转速等； 转向参数； 轮毂参数； ……同时，软件还提供了各类特性参数的预定义实验数据，方便用户对所定义车辆的特性进行快速的测试验证。相关的实验数据有： 加速特性实验数据； 刹车特性实验数据； 转弯特性实验数据； 方向盘特性实验数据； 侧风实验数据； 障碍物和转弯实验数据； ……ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台还支持外部车辆动力学模型的导入和集成，如CarSim车辆动力学模型，以及用户自研的车辆动力学模型。2.4.基于物理真实的三维场景建模在无人车辆的物理仿真中，除了前述关于道路场景，交通流以及车辆动力学模型的建模能力外，ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台的最大特点和优势在于提供基于物理真实的三维场景建模和ray-tracing的图形算法。使得上述的场景的构建与物理真实达到一个高匹配度，以此对无人车中传感器的感知和后期控制算法的验证提供了很好的准确性和真实性，以减少场景搭建的缺陷所带来的传感器和感知算法的决策错误。在整个基于物理真实的建模平台搭建中，ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台会通过对以下物理真实参数的定义和基于ray-tracing的图形算法来保证仿真的准确性和真实性： 环境光源的定义，包括： 天空的照度值； 基于经纬度的太阳光的照度和位置定义； 环境场景中各种点光源以及面光源的定义（光谱+IES+XMP）； 车辆照明系统的光源定义（光谱+IES+XMP）； 环境场景中包括道路，建筑，车身等一系列材料表面光学属性的定义。其中各个光源的定义通过导入相关定义文件如前述所讲，材料表面光学属性通过ANSYS开发的一套OMS材料物理光学属性BRDF测量仪硬件设备，对用户所需仿真的场景材料库进行探测，并将探测所得材料表面光学属性BSDF函数附在前述场景建模的所属材质表面，从而在ray-tracing的图形算法下仿真得到一整套完整的考虑外部环境光以及物体表面光学属性的物理真实的三维场景建模。同时ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台还提供丰富的材料库供客户场景建模使用。2.6.实时闭环仿真系统如前述通过对环境、场景、交通流的建模构造出无人车辆的运行场景和轨迹，同时耦合如摄像头、激光雷达和毫米波雷达的感知系统的仿真，通过开放的API接口，可以方便的进行外部自动驾驶算法的集成。从而形成实时闭环的驾驶系统仿真。2.7.基于物理的智能头灯照明仿真系统随着智能驾驶辅助系统（ADAS）的逐渐普及和行业发展，车辆智能化头灯照明系统也逐渐成为当前行业的发展趋势和应用热点。ANSYS自动驾驶仿真平台Headlamp模块通过ANSYS特有的物理级仿真引擎，为客户提供真实的车辆头灯路面光型分布测试和动态驾驶与智能头灯仿真测试。除了前述在三维环境建模中通过ANSYS OMS设备进行材料表面光学属性的采集与赋值外，为了保证接近真实的物理仿真光型，Headlamp模块同样对光源进行仿真模拟，包括车灯光源，自然光光源，路灯光源等。定义方式包含如： 光源光强分布IES文件； 光源光谱spectrum文件； 光源强度等；分别为不同光源的光谱分布和车灯光源的IES定义文件。基于环境和光源的物理仿真，可以实现车辆前照灯远光，近光，侧灯的切换以及光强的实时切换控制，同时丰富的光度学分析工具，包含色度学，光度学，等照度线，等照度区域等信息便于分析光分布情况。支持的25米目标墙光分布信息用于分析验证头灯光分布是否符合标准。除了静态光型分布验证，ANSYS Headlamp开放的如C++，SCADE，Simulink的光型数据接口支持客户自定义化的智能头灯开发与验证，同时丰富的动态驾驶模拟和场景仿真也可以帮助客户实现实时的动态驾驶头灯验证，如AFS，ADB，矩阵头灯，像素头灯等智慧头灯的仿真与测试验证，基于IIHS动态头灯测试标准的夜间测试验证。

研究内容 ：本课题主要进行了纳米材料的制备研究、纳米改性聚合铝 的制备及其在废水处理中的应用、 纳米改性陶粒的制备及其在废水处理中 的应用等三方面进行了研究。 其中纳米改性聚合铝的制备及其在废水处理 中的应用主要展开了纳米改性聚合铝的制备、混凝处理生活污水的结果、 混凝处理靛蓝印染废水、混凝处理混合印染废水等四方面进行了研究；纳 米改性陶粒的制备及其在废水处理中的应用主要展开了国产普通陶粒理

Ø 多氯化物废物是生产氯代烃的副产物，氯碱工业是基础化工，产量大，产生的多氯化物废物也较多。多氯化物废物是氯化物蒸馏残液，是纯的有机多氯化物的混合物，难溶于水，不燃烧，比水中重。有刺鼻的气味，较大的挥发性，毒性大，诱发癌症，污染环境；大气中的氯化物还破坏臭氧层。该处理技术和处理设备能够快速有效地降解多氯化物，使其转化为有价值的工业材料，不产生二次污染物。该技术填补国内和国际空白，能够高效地处理多氯化物废物，具有实用性和广阔的应用范围。

本项目研究成果产生了极其突出的国际学术影响，发表SCI论文109篇，包括信息科学领域国际一流期刊IEEE Transactions论文53篇，其中，8篇代表性论文他引2091次，SCI他引共计875次。获IEEE电路与系统协会颁发的2011年度IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology最佳期刊论文奖，以及3项国际会议最佳论文奖。经四川省科技厅组织省内外专家进行成果鉴定，一致认为该项目的研究成果创新性强，“达到国际领先水平”。 相关技术成功应用于国家火星探测项目“萤火一号”。

经四川省科技厅组织省内外专家进行成果鉴定，一致认为该项目的研究成果创新性强，“达到国际领先水平”。 相关技术成功应用于国家火星探测项目“萤火一号”。

中试阶段/n该项目用于解决虚拟现实、3D 视觉系统等的人机交互环节中视觉内容的快速生成、高效渲染难题。围绕上述系统的内容生成，传统方法由于需要采用大量的图像像素信息进行三维空间信息判定、像素移位、后期补绘等工作，导致生成速率不高、渲染质量难以满足实际需求等问题。本专利能利用相对较少的像素信息即可完成传统方法所需的所有绘制参数，并能高效地实现虚拟视点内容的绘制过程，能满足高清图像分辨率条件下的实时虚拟视点绘制，满足实际

本系统是一套基于图像处理技术的炉膛火焰和汽包水位实时监测系统，结合图像处理技术和视频监控技术，对火焰图像，水位图像信息进行数字运算和处理，以提高图像显示的质量，并将处理过的视频信号送到工业电视上，保证让运行人员在控制室内能随时醒目的看到分层的火焰图像和清晰的水位棒图，降低了运行人员的劳动强度；同时，系统还可以实时记录特征参数，用曲线，表格等方式显示，并作为历史数据长期保存。另外，还具有报警和事故存盘功能。

H.264/AVC是ISO/IEC和ITU-T共同成立的联合视频组(Joint Video Team，JVT)制定的标准，它比MPEG-2提高了大约50%的压缩率，具有优异的压缩性能。但随着计算机网络技术的发展和数字产品应用需求的多样化，对视频编码技术的研究不再仅仅局限于压缩性能的提高，而开始逐渐向网络适应性、用户交互性等方面转移。 由于空域、时域、质量、复杂度和分辨率的可扩展性，近年来，基于小波的编解码器受到越来越多的关注。它不仅特别适合于网络视频传输，而且满足视频监控中资料的存储、检索和分析等种种特殊需求。本课题正是以小波视频编码性能的提高和高度的可扩展性为目标，深入研究其中涉及的诸多关键技术，构建了一个性能优越的视频编解码器原型系统，其率失真性能超过H.264/AVC，具有高度的可扩展性，设计的视频编解码器的复杂度明显低于H.264/AVC。