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。

自动驾驶汽车不仅能大大提高交通系统的效率和安全性，同时也为我们节省了很 多宝贵时间，将是未来汽车发展的主流。在基于视觉导航的自动驾驶系统中，目标的检测和 测距是其中的关键技术，直接决定了自动驾驶系统的性能。在基于视觉的导航中，双目视觉技术是自动驾驶辅助系统中的主流应用技术。双 目测距利用双目立体视觉的原理，即两台摄像机分别对目标物体进行图像采集，把采集到 的两幅图像进行处理后通过立体匹配来计算出被测物体的深度距离。

本成果可从根本上解决上述痛点难题，传感器检测到冰雪等风险路况时，及时向路政、交警部门和社会发送预警和报警信号，以便及时采取风险管控措施，大大降低恶性交通事故发生的可能性。还可与道路融雪化冰系统协同工作，监测到冰雪危险路况时，传感器信号自动启动融雪化冰系统工作，消融冰雪，保障道路安全通畅。本成果的主要创新点： 1）压电平膜传感器多阶谐振频率和振动谱解析技术； 2）多光谱传感器光电信号处理技术； 3）复阻抗传感器信号检测及处理技术； 4）多传感器信息融合人工智能技术； 5）传感器可靠性结构设计技术。 冰雪路况传感器主要包含阻抗谱、谐振谱和多光谱等三种核心关键技术，如下图所示，其来源于团队前期研发的压电平膜式、光纤（光电）式和阻抗式结冰传感技术成果，均为具有自主创新特色及自主知识产权的研究成果。

该成果 2013 年获全国商业科技进步奖二等奖。本研究采用纳米 ZnO 和 SBS 为外掺剂，寻求合适的制备工艺，制备纳米材料/聚合物复合改性沥青。借鉴聚合物改性沥青的研究方法、试验手段及评价方法，探讨纳米材料/聚合物复合材料改性沥青及混合料的路用技术性能；并通过微观、化学分析手段，研究纳米 ZnO 和 SBS 加入到基质沥青中，与基质沥青的相互作用机理，以期望达到较为良好的改性效果，促进纳米材料/聚合物复合改性沥青的发展与应用。

本发明公开了一种顾及道路交叉路口转向的公路大件运输线路优化方法，包括:步骤 1，基于原始 道路图层数据构建道路网络数据模型;步骤 2，基于道路网络数据模型构建道路转角权重辅助网，并对 道路转角权重辅助网中辅助边赋权重;步骤 3，基于道路转角权重辅助网生成网络数据集，考虑路径交 叉口转向总权重和路径总长度设置目标函数，采用最短路径分析法分析网络数据集，获得最优路径;步 骤 4，结合转角方向将步骤 3 获得的最优路径反推到道路网络数据模型中，获

本发明为一种基于车载双目相机的前方道路行人快速测距方法，公开了一种适用于自动驾驶系统的双目行人检测和测距方法。方法通过基于学习的行人检测方法，训练行人检测模型，利用行人检测模型对双目场景中的行人进行检测。通过颜色特征和尺度不变特征计算左图像检测结果中选取的点在右图像中的匹配点，计算匹配对之间的视差值。通过寻找视差中值的方法得到检测结果准确的视差值，并根据相机坐标系与图像坐标系之间的几何关系计算行人与相机的距离。方

本发明公开了一种基于道路时空关联关系的路段行程时间推断方法，包括步骤 1:基于交叉口运行 状态对路段行程时间交通数据进行统计;步骤 2:基于通行模式周期性提取目标路段与邻接路段之间的 特征关系;步骤 3:基于三层神经网络模型对目标路段行程时间进行预测。本发明针对已有方法在数据 缺失情况下对路段行程时间估计的不足，利用路段行程时间交通大数据对目标路段行程时间进行推断， 解决了由于数据稀疏而不能推断行程时间的问题，最后利用武汉市浮动车 GPS 历史数据进行了验证， 结果证明了本方法的有效性。

本发明公开了一种赤泥制备道路硅酸盐水泥的方法，以脱碱后的氧化铝赤泥为主要原料制备道路硅酸盐水泥，本发明通过设计道路硅酸盐水泥熟料中C3S、C2S、C4AF和C3A等主要的矿物组成，以40～60%的赤泥部分代替道路硅酸盐水泥生产所用的钙质、铝质原料，完全取代铁质和硅质原料；本方法所制得的赤泥道路硅酸盐水泥性能良好，赤泥的利用率高。

针对工业控制领域中安全相关系统的功能安全问题，研究评估方法，建立了安全评估体系，掌握安全设备的安全完整性评估和分析、安全系统的安全完整性评估和分析技术；针对现场设备失效和可靠性展开研究，掌握可靠性设计技术，针对工控系统信息安全进行研究，参与制定了相应的国家标准。开发了国内第一个 PROFISafe 安全通信协议。

选择标记转基因作物已成为近年来植物基因工程技术研究的重点之一，随着转基因作物产品的商品化，转基因植物的生物安全性受到公众越来越多的关注，尤其是目前抗生素标记基因在植物遗传转化过程中的广泛应用，使人们对这些标记基因可能带来的潜在危害性心存疑虑，抗性标记基因的存在严重地阻碍了转基因植物的商品化进程和转化技术本身的有效性。 本项目培育的无抗生素标记基因（可视化标记基因）在建立高效、安全、规模化的转基因作物技术体系方面取得突破，以紫色幼芽作为可视筛选标记代替抗生素筛选标记，构建了新型转化载体