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。

产品详细介绍

1. 痛点问题 2020年我国钢材产量超过13亿吨，占全球产量的一半以上，同时我国钢铁消费市场也是全球第一。现代智能化钢厂是钢铁企业未来的重要发展方向，目前国内主流钢厂都在大力布局。但作为智能钢厂的基础和核心，钢铁生产智能设备国内技术能力差距较大，对国外依赖性比较明显。 2. 解决方案 本项目将最新的光电技术与钢厂生产需求深入结合，致力于钢厂关键智能感知设备的研发。目前已完成原理验证和样机开发的智能设备包括：转炉炼钢过程动态监测系统、转炉内壁智能测量扫描设备、辊道辊在线智能监测系统等。项目还有多项智能设备在研。 本项目的转炉炼钢过程动态监测系统，是通过监测炉口火焰光谱和图像信息，经过人工智能计算，得到炼钢过程中钢水温度、元素含量等参数，实现炼钢过程实时动态监测。转炉内壁智能测量扫描设备，是采用激光雷达和数据融合技术，远距离快速智能扫描转炉内壁，实现转炉内壁自动检测。辊道辊在线智能监测系统，是通过对轧钢辊道辊电流实时连续监测和智能分析，有效监测和预防辊异常导致的带钢或铸坯表面损伤。 合作需求 本项目下一步发展需求主要集中在与钢铁和冶金行业相关企业的技术和产品合作，其次是资本投资、政府政策等方面的扶持。需要的外部资源主要是产业的工程化、产品化资源和市场资源。

项目背景：现有船舶设计及强度评估方法已经处于缓慢发展 阶段，但是船舶结构安全事故（尤其是针对大型船舶）却屡见不 鲜，传统的技术方法在提升船体结构强度的同时，也直接导致船 舶建造成本和船舶营运成本的快速增加，因此船舶结构安全保障 技术发展已进入一个瓶颈期。类比其他行业如桥梁飞机等，发展 方向已逐渐向智能化监测以及预警及决策转变。为打破瓶颈，针 对船舶结构安全性的技术方向也应向智能化感知及辅助决策方 向转变。其中的主要研究要点为智能感知和数字孪生关键技术， 技术路径为构建传感系统的搭建与优化体系、研究结构状态智能 感知和数据挖掘方法，建立基于感知数据的载荷反向识别、数字 孪生模型与驱动更新技术，以及基于智能算法的安全评估技术， 该技术不但可以在营运过程中保障船舶结构安全，还可以船舶设 计优化和完善规范有重要的指导意义。该需求技术国内外均处于 初步研究阶段，国外船级社 DNV 已有该类产品，但国内尚无同类 产品，并未形成行业壁垒，可实现研究自主化，获得自主知识产 权，填补国内空白；该产品的研发也有利于实施国家制造业发展、 山东省产业转型和青岛市海洋发展等国家和地方战略，在抢占行 业高地的同时带动产业链升级。 所需技术需求简要描述：1.传感器网络布局优化及数据采集，硬件传感网络布局覆盖全船结构，最大监测点不小于 128， 最高采样频率不低于 500Hz；2.船体结构感知系统智能化数据处 理，实现结构正常状态数据和异常状态数据的模式识别；3.船舶 结构智能孪生模型构建及同步演化；4.结构安全在线评估，并提 出结构安全完成任务使命所需的运维处理和运维策略。  对技术提供方的要求:1.在船体结构监测领域具有一定的研 究经验；2.具备相关领域软件开发和硬件集成、测试能力；3. 具有相关技术的研发和软件开发背景；4.具备船级社质量管理体 系认证。 

  植物在重力引导下的生长称为植物的向重力性。根向重力是植物适应陆地环境的重要过程。植物向重力性反应的第一步是感受重力信号。目前，关于重力信号感受的机制有两种假说：一是淀粉平衡石 (statolith) 假说，二是原生质体压力假说。植物根冠的柱状细胞和茎的维管束鞘细胞中存在淀粉体，这些淀粉体被命名为平衡石。中柱细胞和内皮层细胞通过淀粉体的沉降来感受重力变化。生长素在调节植物根系向重力作用中发挥重要作用，但生长素促进重力感知的分子机制及随后的反应尚不清楚。   非损伤微测技术（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通过测定活体动植物组织、细胞与内/外环境间Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交换量的实时变化，揭示基因功能的一种新技术。目前已被103位诺贝尔奖得主所在单位，以及北大/清华/中科院使用。 应对挑战： 重力研究中对于活体样品基因功能方面的检测手段匮乏 样品检测过程中样品重力变化与检测设备的结合方式是一个难点 重力变化过程中生理指标的实时监测 解决方法： 非损伤重力感知分析系统(GRASS)是基于非损伤微测技术的底层核心技术，是能够检测活体样品基因功能的技术 非损伤重力感知分析系统(GRASS)配有立体可移动旋转样品固定装置，可对样品施加不同方向的重力并能实时检测 非损伤重力感知分析系统(GRASS)能够进行长时间的监测，为重力变化过程中，比较分子、离子流动速率，提供长时间的数据结果 产品介绍 名称：非损伤重力感知分析系统（GRASS） 型号：NMTG-100 品牌：旭月 产地：中国 功能特点 1.基本功能： 检测样品所受重力发生变化时的生理指标变化 配备立体可移动旋转样品固定装置，对样品施加不同方向的重力 检测指标：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能参数： 工作电压：220V 最短检测周期：5s 离子分子浓度测量精度：10-6M 离子分子流速测量精度：10-12mol·cm-2·s-1 传感器最小移动距离：1μm 立体显微成像系统分辨率：1920×1080 3. 软件参数： 操作界面：中文 检测指标模块化可选 离子流速、浓度检测软件模块（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、浓度检测软件模块（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文输入、标记与记录 可直接输出流速、浓度数据和折线图，无需额外换算

探索虚拟环境的真实感知以及虚实环境融合的一致性理 论与方法，主要研究虚拟环境的构建、大规模场景绘制、沉 浸式真实感漫游、目标检测与识别等关键技术，在高分遥感 影像增强的虚拟仿真、高清立体显示、多用户虚拟漫游等方 面研究特色鲜明。

全场景试验将智能变电站二次系统作为检验对象，试验时保持二次系统接线的完整性，采用分散注入的方法在合并器的输入端注入数字化模拟量信号，检验范围包括了合并器、交换机以及试验范围内的线路保护、母线保护、变压器保护、各种安控装置、测控装置、智能控制柜、计量装置、监控系统等相关设备和系统。 本项目研制的全场景试验系统支持对继电保护装置、测控装置、安控装置、故障录波装置等二次设备的单装置试验、复杂保护的配合试验、智能站网络性能测试、保护装置的整组试验、智能站与调度系统的联合试验以及智能变电站间的联合试验。该项试验技术可以有效克服现有试验方法的缺陷，有助于提高试验质量和试验效率。 《智能变电站全场景试验系统》也可用于实验室，完成对大规模二次系统的联合试验。 智能变电站全场景实验系统是基于电网仿真、无线同步与传输和分散注入的一种智能变电站整体性能试验技术，试验系统包括笔记本电脑、变电站仿真平台、无线控制主机、采集器模拟器和开关模拟器。

全场景试验将智能变电站二次系统作为检验对象，试验时保持二次系统接线的完整性，采用分散注入的方法在合并器的输入端注入数字化模拟量信号，检验范围包括了合并器、交换机以及试验范围内的线路保护、母线保护、变压器保护、各种安控装置、测控装置、智能控制柜、计量装置、监控系统等相关设备和系统。