华中科技大学真空物理系统（定制）采购项目竞争性磋商

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。

本发明公开了一种基于配电网物理模型中的线路零序电流模拟 与检测方法，属于电力系统配电自动化领域；现有的检测方法实际负 载阻抗和零序电流互感器的容量不一致时将会出现较大的误差；本发 明提供的方法将三相线路和副方绕组绕在同一个环形铁芯上，通过磁 平衡原理大大提高了零序电流互感器的二次电流值和测量精度。 

1.成果原理：通过图像增强算法优化恶劣天气下导盲犬视野，结合Transformer模型实现环境多模态语音描述，并通过手机平台实现远程监控与交互。 2.创新点：恶劣天气适应性（突破传统导盲设备在雾霾、雨雪等极端场景的视觉限制）；多模态交互(支持语音合成、家人音色定制及实时场景描述，兼顾安全性与情感需求)；轻量化设计(项圈重量适配犬只行动，避免传统穿戴设备的负担)。 3.应用场景：视障人士日常出行、导盲犬训练基地、公共复杂环境。 4.应用案例：与吉林外国语大学、科大讯飞联合开展技术验证，完成实验室原型测试。 5.成果获奖： 2023年“互联网+”大学生创新创业大赛吉林省铜奖 2024年“挑战杯”吉林省大学生创业计划竞赛银奖 6.成果评价：丰富了国内导盲生物辅助设备研究内容，获吉林省大学生创新创业大赛重点支持，技术专利布局中，市场潜力预估超800万视障人群需求，助力东北地区智能装备产业升级与民生福祉提升。

华中科技大学真空物理系统（定制）采购项目竞争性磋商

晶硅太阳电池生产仿真实训让学员以车间技术人员的身份参与整条晶硅太阳电池产线的生产工作。学员可以按标准生产流程操作车间生产设备、检测生产样品以及对电池生产进行工艺仿真，从而深刻了解整个太阳电池生产流程以及关键工艺参数。 一.1.1. 场景设计 场景由制绒车间、扩散车间、后清洗车间、PECVD镀膜车间、丝网印刷车间和分选包装车间六大场景组成。场景素材从多个真实工厂采集而来，高保真还原车间设备与生产流程 场景模型主要包括：洁净车间、制绒机、自动上下料机、硅片、电子天平、分光光度计、电源柜、水冷机、空压机、化学液柜、电脑，键盘、鼠标、扩散炉、石英舟、插片房、传递窗、纯水箱、石英舟清洗槽、防毒面具、试验台、缓冲垫、防化服、源瓶、气柜、硅桨、方阻测试仪，万用表，石墨舟、PECVD镀膜机、舟车、烘箱、全自动丝网印刷机、网版、刮刀、搅拌机、桨料、夹具、接触电阻测试仪、烧结炉、IV分选仪、硅片盒、五格花蓝等... 一.1.2. 互动设计 第一人称视角控制主角场景漫游，学员可以在三维空间中自由活动和观察场景中的物体。 拾取物体操作采用3D空间实际抓取的方式，没有采用一般游戏中的背包栏方式，而当需要同时拾取多个物体时则提供3维工具用于装放，采取这种方式会更加接近现实，使学员更真实的体验实际工具的存放及使用的技巧。 各生产车间按照真实生产流程设计实训生产任务，完成当前任务后才能进入下一个任务，每个任务记录完成时间以及工艺仿真结果 缩略地图实时显示角色位置与任务点位置 第一人称视角与特写观察视角无缝平滑撤换 机器与设置仿真控制，通过机器控制面板设置工艺参数，控制启动生产，检测生产结果 表单填写与作业报告生成 使用仪器与设备检测生产样品 操作规程与关键知识点主动提示学习 原理动画演示

本发明公开了一种多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通过测量工具获取工程事件中所需要的先验信息，去除其中的冗余信息，获得优化的特征信息集；（2）将优化的特征信息集中的每个特征信息值 Xi 转换成区间形式；（3）求取广义隐马尔科夫初始模型；（4）根据获得的广义隐马尔科夫初始模型λ，获取最优模型；（5）求得每个单物理域的最优的广义隐马尔科夫模型，再各单物理域最优模型参数间的耦合关系，合成联合的广义区间后验概率分布，完成获得多物理域特征信息融合。本发明的方法通过广义贝叶斯法则

2016江苏省科学技术奖一等奖，“卫星通信具有覆盖广和不受地域限制的优势，但是受到遮挡以后，信号就会不好，而且通信的成本太高，2M带宽每小时就要花费几千元。而随着3G、4G的普及，地面无线通信已经发展得相当完善，但是在地面基站未覆盖区域，或基站一旦受到洪水、台风、地震等自然灾害破坏时，就无法通信了。正是基于这两个通信系统的特点，我们‘取长补短’，巧妙地将两种通信系统融合起来，研制完成的系统可以根据不同策略自适应地选择地面通信链路或卫星链路”。

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