主要利用行车记录仪视频数据，进行道路检测，包括：车道偏离、障碍物检测、限速标志识别等。

通过在公交车相关位置安装各种传感器安装，建立公交车环境感知系统。根据环境感知系统信息，结合 GPS 导航数据，根据本车自身行驶状态并结合规划路径，利用深度学习训练的驾驶模型计算出车控数据，作出准确的行驶路径规划。

产品详细介绍1.系统方案ANSYS高精度自动驾驶仿真验证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自动驾驶仿真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自动驾驶仿真平台还支持导入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自动驾驶仿真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自动驾驶仿真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自动驾驶仿真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自动驾驶仿真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 自动驾驶仿真验证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，如下图所示：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自动驾驶仿真平台还提供丰富的材料库供客户场景建模使用。2.5.基于物理真实的多传感器模型融合和系统级仿真在无人车辆中，除了前述ANSYS自动驾驶仿真平台能提供的基于物理真实的场景建模能力外，同样集成了包含摄像头，激光雷达和毫米波雷达的感知系统模型仿真。可以实现物理级的实时动态仿真，即在基于物理真实的道路场景以及交通流定义完成，添加环境光源以及材料表面光学属性后，通过搭建智能驾驶模拟器来实现感知系统的动态实时仿真验证，研究环境以及交通流对感知系统的影响。同时，ANSYS自动驾驶仿真平台还支持如C++/ANSYSSCADE/SIMULINK等外部接口的控制算法来对传感器的输出进行数据处理和验证，包括SIL, HIL等多级别仿真验证。1)      基于物理的摄像头系统级仿真在基于物理的摄像头系统级仿真阶段，ANSYS自动驾驶仿真平台通过定义摄像头的如下物理参数得到RAW图像用以对摄像头供应商进行验证或者硬件在环系统的仿真验证。摄像头系统级仿真参数模型参照EMVA1288标准建模，主要包含： 镜头模型镜头材料； 焦距；孔径光阑；镜片透过率函数； 畸变等；成像仪模型分辨率；尺寸；曝光时间； 噪声系数；量子效率；增益等；处理器模型 摄像头位置风挡参数入射角；折射率；厚度；透过率函数等。基于以上物理参数的建模以及对场景环境光源的考虑和材料表面光学属性的影响，在系统级仿真中摄像头输出与真实匹配度高度一致的RAW图像。如下图所示ANSYS自动驾驶仿真平台的摄像头实时输出提供给感知算法的车道线识别。2)      基于物理的激光雷达系统级仿真类似于摄像头的系统级仿真，激光雷达的系统级仿真通过准确定义的激光雷达参数，通过发射和接收生成的点云图对用户构建的场景和交通流进行感知探测并验证相关感知算法。支持多种激光雷达模式（扫描式，旋转式）。激光雷达的建模参数包括：扫描式最大和最小探测距离； 横向视场角；纵向视场角；分辨率等；旋转式最大和最小探测距离；旋转速率；最大线数等；如下图所示为ANSYS自动驾驶仿真平台的激光雷达实时探测深度图与摄像头输出RAW图像相匹配。3)      基于物理的毫米波雷达系统级仿真毫米波雷达的系统级别仿真通过ANSYS特有的ROM降阶技术，以HFSS软件为模拟工具，可以通过内嵌接口工具与ANSYS自动驾驶仿真平台结合实现毫米波雷达与摄像头和激光雷达的同步实时仿真，得到雷达回波的成像结果并进行分析。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；如下图所示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。ANSYS VRXPERIENCE 驾驶仿真软件由SCANeR™提供技术支持要满足自动驾驶车辆的严格安全标准，需要测试数百万种情境下的世界、交通和天气的所有复杂交互。物理测试需要数十亿英里的真实环境驾驶，这需要数十年开发时间和巨额成本。ANSYS VRXPERIENCE 驾驶仿真软件由经 AVSimulation验证的 SCANeRTM 提供技术支持。这是一款开放式的可扩展模块化仿真解决方案，用于构建真实度极高的虚拟环境。ANSYS VRXPERIENCE 驾始仿真软件由 SCANeR 提供技术支持，可根据各种目标和性能要求进行测试。它集成了高清 (HD) 地图生成的道路状况与资料库、交通状况、天气情况及车辆动力学等内容。任何自定义车辆模型都可以通过 FMI、C/C++、ANSYS Twin Builder 或 Simulink 进行连接。SCANeR 支持的 VRXPERIENCE 驾驶仿真软件还集成了所有驾驶员硬件模拟器界面，帮助打造出最具真实感的驾驶体验。SCANeR是一个全面的交通场景仿真软件套件，专门用于汽车和运输仿真，解决ADAS，自动驾驶车辆，HMI和前灯使用案例的测试和驾驶问题。SCANeR提供构建超逼真虚拟世界所需的所有工具和模型：道路环境，车辆动力学，交通，传感器，真实或虚拟驾驶员（自动驾驶），车前灯，天气状况和场景脚本。它不是一个“黑匣子”工具，而是一个真正的科研实验专用的模块化仿真平台，灵活，可扩展和开放，满足研究人员和工程师的需求。它的多功能性使得整个设置成为可能：驱动模拟器Simulator，模型在环MIL，软件在环SIL，硬件在环HIL。ANSYS VRX平台是一个全面的交通场景仿真软件套件，专门用于汽车和运输仿真，解决ADAS，自动驾驶车辆，HMI和前灯使用案例的测试和驾驶问题。ANSYS VRX平台提供构建超逼真虚拟世界所需的所有工具和模型：道路环境，车辆动力学，交通，传感器，真实或虚拟驾驶员（自动驾驶），车前灯，天气状况和场景脚本。它不是一个“黑匣子”工具，而是一个真正的科研实验专用的模块化仿真平台，灵活，可扩展和开放，满足研究人员和工程师的需求。它的多功能性使得整个设置成为可能：驱动模拟器Simulator，模型在环MIL，软件在环SIL，硬件在环HIL。欧洲2.0旨在满足场景密度要求，同时通过利用SCANeR™的新磁贴系统管理，可以创建有效的场景控制。由于其大尺寸和地形多样性，欧洲2.0提供了许多机会。使用欧洲2.0，您将能够使用各种实验（ADAS的开发，管理事件的研究等），以便在许多移动车辆上快速和长时间驾驶：公路，高速公路，山脉（雪，曲线和银行） ，城市，休息区等由于SCANeR™即将推出的新“国际化”功能，客户可以自动将标志和道路标记更改为其他国家/地区（DE / US / MX）。使用SCANeR™studio的Terrain模式可以轻松导入GIS数据。据外媒报道，ansys宣布与avsimulation合作，将avsimulation的仿真技术与ansys的沉浸式自动驾驶仿真解决方案相结合，加快自动驾驶汽车进入市场的步伐。为了达到严格的自动驾驶安全标准，需要在数百万种场景中，测试自动驾驶汽车与周围环境、交通和天气之间的复杂互动。该测试需要对原型车进行数十亿英里详尽的物理道路测试，花费数十年的开发时间和成本。ansysvrxperience有助于减少物理原型测试，节省时间。它是ansys的沉浸式解决方案之一，结合了虚拟现实功能与物理仿真。使工程师能在日常驾驶条件下，测试、验证以及体验自动驾驶系统和车辆性能，一天之内就能完成数百万英里虚拟测试。vrxperience包括hmi测试、物理传感器仿真（包括雷达、激光雷达、摄像头和超声波）、嵌入式软件控制集成以及前照灯仿真，并与仿真数据管理和系统安全分析连接。avsimulationscaner studio嵌入vrxperience，作为其驾驶模拟器模。avsimulationscanerstudio是一个开放的、可扩展的模块化仿真解决方案。它能创建真实的虚拟世界，使用户在高性能集群或者公共云中，例如微软azure，模拟成千上万种多变的驾驶场景。scaner?融合了高清地图和资产库生成的道路、交通状况、天气条件、以及汽车动力学等。雷诺集成cae & plm工程副总裁olivier colmard表示，“虚拟样机和大规模仿真是确保自动驾驶汽车安全的关键。雷诺车队利用avsimulation及其scaner studio技术，可以在百万种驾驶场景中设计、模拟和测试自动驾驶系统，验证汽车安全性。此次合作有助于以减少物理测试，缩短上市时间，确保安全。”ansys系统事业部副总裁兼总经理eric bantegnie表示，“vrxperience与scaner驾驶模拟器结合，将使原始设备制造商、第一级和第二级客户能够快速追踪三级到五级自动驾驶汽车的创建、集成和认证。此次合作有助于汽车制造商降低开发成本，加快自动驾驶汽车交付进度。”AVSimulation与ANSYS之间的战略合作伙伴关系通过虚拟测试加速了自动驾驶汽车的设计和验证，可在一周内实现数百万英里的数字道路测试。此次合作将AVSimulation的革命性仿真技术与ANSYS的沉浸式自动驾驶模拟解决方案相结合，大大加速了自动驾驶汽车向汽车制造商推向市场的道路。作为其驾驶模拟器模块嵌入在VRXPERIENCE中，AVSimulation经过验证的SCANeR™Studio产品是一个开放且可扩展的模块化仿真解决方案，可创建超逼真的虚拟世界，使用户能够模拟数千种高性能集群或多种可变性的驾驶场景。公共云，例如Microsoft Azure。SCANeR™融合了高清地图和资产图书馆生成的道路，交通状况，天气状况，车辆动力学等。“通过这种合作伙伴关系，AVSimulation和ANSYS提供了惊人的广度和深度的技术，使汽车制造商能够大幅降低开发成本，加快向客户交付自动车辆”，ANSYS系统业务部副总裁兼总经理Eric Bantegnie说。有关官方新闻稿的详细信息：https：//www.prnewswire.com/news-releases/avsimulation-and-ansys-speed-development-of-safe-autonomous-driving-for-automakers-300873669.html

提供园区特定场景、城际高速、城区综合路况、特种工程车辆等应用的无人驾驶技术解决方案，为客户打造定制化无人驾驶场景应用服务。

产品详细介绍企业信息您只要致电：021-55884001（袁经理）我们可以解答 智能汽车驾驶模拟器 的相关疑问！我们可以帮您推荐符合您要求的 智能汽车驾驶模拟器三屏幕激光焊接喷塑钢板外壳 相关产品！找不到所需产品？请点击 产品导航页当前产品页面地址：http://www.shfdtw.com/productshow-52-1499-1.htmlTW-QM19智能汽车驾驶模拟器(三屏幕激光焊接喷塑钢板外壳)规格参数    尺寸:长×宽×高 175×150×138cm    质量:140kg    电压:AC220V、50Hz    功率:180W    电气电压:＜24V    频率晌应:100HZ-12.5DHZ    信操比:≤50dB    抖晃率:≤0.2%    工乍环境:温度0℃~5℃、相对湿度20%~50%    材质:玻璃钢一次成型外壳    视景显示:LCD19in显示屏，分辨率≥1024×768, 32真彩，24帧    传感系统:相应的传感器及其信息采集装置1、汽车驾驶模拟器的设计标准。    交互式主破动智能汽车驾驶模拟器完全符合《中华人民共和国机动车驾驶员培训大纲》的要求。根据2013年1月1起实施的公安部《123号》令和最新的《机动车驾驶人考试内容和方法》精心制作而成，驾驶座舱进行了大量技术创新和改进。具有零油耗，低污染，人性化，事倍功半，快速掌握汽车驾驶技术的优点。驾驶模拟内容包括最新的科目一(理论考试)，科自二(场地考试)，科目三(道路考试)和安全文明驾驶考试。    软件全部采用三维设计，所有的选择界面和道路训练场景全部采用三维设计、制作和绘制。2、汽车驾驶模拟器的作用、好处。    使用汽车驾驶模拟器教学的好处，首先是节能减排，降低驾驶培训成本。模拟器训练主要是针对初学驾驶者，一个学员驾驶操作总共大概有58个学时，现在只是要求把几个学时花在模拟驾驶器上，并非完全取代教练车训练，不会影响教学效果。每个学员上驾驶模拟器训练10个学时，相当于实车驾驶讥练3小时。根据驾校实测数据:实车训练1时，耗油4升，那么，模拟驾驶器上每培训一名学员，就可以节油12升。以一辆普桑教练车测算，发动机中速运转每小时排出的废气为200多立方米。采用驾驶模拟器训练，每培训1个学员，可少排放废气600多立方米。而使用模拟器训练10学时，只耗电3.2千瓦/时。模拟器还不排废气，无车辆磨损。     其次，模拟器提供的一些培训条件是常规训练无法比拟的。比如模拟驾驶的过程中，会出现一些城市道路、乡村小路、山区道路、海景公路、高速公路等不同路况；晴天、雨天、雪天、雾天、白天、黑夜等不同天气，这是常规教学条件无法提供的。比如模拟器在下雨状态下训练，那么屏幕就会水迹纵横，学员就不得不打开雨刮器;比如模拟器在大雾天模式里，屏幕前就白茫茫一片，你就得开车灯，减速前行。    此外，因为是在模拟器上练习，少了现实中的一些限制，训练更有针对性，同样时间里操作的次数可以增加，练习机会就多了。比如“起步上路一一靠边停车”这个科日，在模拟器上你可以不间断地反复练习，这种动作用驾驶模拟器一小时内就可以供你反复练习上百次，达到熟练操作。    模拟训练虽不能完全取代实东训练，可模拟驾驶训练是为实车训练打基础。将模拟驾驶器引进学员的培训中，可让学员对各种可能遇上的情况有真实、感性的认识，又很安全，消除初学者的紧张心理。学员可以在模拟器上先练好基本功，再上实车训练，上手就快了。    汽车驾驶模拟训练的主要作用是大幅度地提高实车训练效率，降低实车训练的车辆损耗、燃油消耗和教学劳动强度。运用“智能模拟加实车”的组训模式之所以能够实现提高实车训练效率，其王要技术因索是:    （一）对心智模拟训练的技术性突破，提高了模拟训练实用性。    （二）运用智能模拟平台进行汽车驾驶技能的智力动作与操作动作的分解训练，提高了模拟训练的有效性。遵循“驾驶技能分解，模拟实车分工”的组训理念。采取光以提高心智技能为主要训练内容的模拟训练，然后再进行以提高综合驾驶技能为主要训练内容的实车训练。如此交替递进，循环往复，从而完成汽车贺驶技能整体训练的过程，达到既降低训练成本，又提高训练效率的目的。 3、汽车驾驶模拟器座舱结构组成。    智能汽车驾驶模拟器具有座舱和互动的视景系统，屏幕数量（一个或三个）。并具有错误驾驶操作记录和提示功能。其操纵机件的相对位置与所模拟的汽车一致。操纵力度接近，性能工作可靠，灵活，低噪音。    座舱只有与所模拟的汽车驾驶室驾驶操作工位相似的空间，实车汽车驾驶可调节座椅、包含了‘五大’操纵机构（自动回位的转向盆、离合器踏板、制动踏板、加速踏板、驻车制动器操纵杆)、变速器操纵杆（倒档、一档、一档、三档、四档、五档和空挡；自动档只合前进档、倒车档和驻车档）、安全带、仪表盘、喇叭按钮、电源开关、点火开关、转向灯开关、警示灯开关、示宽灯开关、照明灯开关、雨刮器开关、远光灯开关、近光灯开关、扬声器、USB2.0即插即用数据线、非接触式线性磁控传感器采集系统、三维视景采集计算系统，视景显示屏等实物组成。汽车驾驶模拟器模拟驾驶运行时，操纵机件操作与视景显示响应比滞后时间小于50ms。    学员通过操作不同的操作部件，经过各自的传感器产生不同的操作信号，这些操作信号通过数据采集卡传送给计算机，经过各种训练模型的逼真远算，最后在显示屏上同步输出与操作相对应的三维场景与各种声音。    座舱既可以进行单机训练，也可以进行联网训练利，用主控台计算机，最多可以将80台座舱连接到一个训练场景进行训练。4,汽车驾驶模拟训练器的基本功能特点和模拟内容。    智能汽车驾模拟器具有启动、熄火、发动机声音；接近所模拟的汽车发动机启动、起步、洲速、减速、熄火声音。模拟贺驶运行中，转动方向盘互动视景同步变化，五大操作机构：转向、离合、行车、制动、驻车制动俱全；加速、减速、换挡、鸣笛、转向指示灯声、撞车声、刹车声、雨刮器刮动，灯光变化，实时驾驶视景，操作响应实时，考核评分，错误操作提示，错误操作记录，错误回放。能实时提示学员的错误操作，能全程记录学员错误驾驶操作次数和类型。    踩下离合器踏板，模拟器发动机声音变化，互动视景呈减速变化；起步操作时，抬离合器踏板过快系统自动熄火。踩下制动踏板互动视景同步变化且有紧急制动刹车声。驻车制动操纵杆拉起，能驻车制动不滑溜。踩(抬)加速踏板，互动视景跟随加快(减慢)变化，发动机声音、车速表指针呈加速(减速)变化。档位与离合器配合能逐级换挡，换挡正确后，互动视景速度呈一致变化。按下喇叭按钮，扬声器发声，松开时声音立即停止。拨动转向指示灯开关，模拟的汽车同步左右指示和发声。拨动雨刮器开关，互动视景中有雨刮器刮条双向刮动。拨动照明灯开关，互动视景中远灯与近灯响应变化，互动视景中出现撞主时有撞车声。    理论知识(包含科目一和安全文明驾驶考试).包括小车试题、客车试题、大车试题和安全文明驾驶考试。    客车试题:2013年最新A2、B2照理论考试题库，共793题    小车试题:2013年最新C1、C2照理论考试题库，共725题    货车试题:2013年最新A1、A3、B1照理论考试题库.共782题    安全文明驾驶:2013年最新安全文明驾驶考试题库，共1024题    在选择相应的题库后，可以选择考试模式，有以下几种:顺序练习:按顺序练习题库中所有题目，无时间限制，点击交卷直接查看答案。错题练习:对在模拟考试和顺序练习中答错的题目进行专项训练，错题答对后将从错题库中删除。模拟考试:从题库中随机抽取100道题目进行考试，考试时间为45分钟。交卷后可以显示每题的正确答案。    场地训练(科目二)，根据公安部《123号》令，小车和大车的场地训练是不一样的，小车场地考试和大车场地考试科目不同。    小车科目二训练和考试科日有:直角转弯、侧万停车、倒车入库、坡道停车和起步、曲线行驶。    线外倒库(训练模式):针对倒车入库，起始点在线外(右侧)，训练模式下考试失败不自动回到起始位置    线内倒库{训练模式):针对倒车入库，起始点在线内!右侧)，训练模式下考试失败不自动回到起始位置:    线外倒库{考试模式):针对倒车入库，起始点在线外(右侧)，考试模式下考试失败自动回到起始位置    线内倒库(考试模式):针对倒车入库，起始点在线内(右侧)，考试模式下考试失败自动回到起始位置    大车科目二考试科日有:桩考、侧方停车、坡道停车和起步、单边桥、起伏路、直角转弯、连续障碍,曲线行驶、限宽门、雨天模拟、雾天模拟、湿滑路面、模拟隧道、模拟山区急转弯公路、模拟高速、窄路掉头。道路训练(科目三)(道烙考试)设置了起步，变更车道，超车，会车，真线行驶，掉头等2013年最新科目三小车考试项目。科日三训练：训练模式，考试失败不自动重新开始。科目三考试：设置了起步，变更车道，超车，会车，直线行驶，掉头等2013年最新科目三小车考试项目。高速公路：场景中有收费站、超车道、行车道、出口等交通标志牌，车距确认、隧道、高速公路出人口等内容。海景公路：设置了一个在海边的训练场景。山区道路：设置了陡坡、急弯等场景，训练学员在视线不好的情况下进行驾驶的技能。乡村小路：设置是乡间的一条小路，视线不好，车道较窄。城市道路：场景中设置了立交桥、十字路口、丁字路口、环形岛、环城路、隧道等内容。城市道路中，有行人和其他车辆。方形场地：一个简单开阔的场景，适合新手熟悉操作用。乡村道路：是一个开放的场景，并设置有铁道路口等。天气设置有：晴天、雾天、雨天和雪天；白天、黑夜。其他软件设置：时间设置、退出系统、被动驾驶、交通标志、驾驶回放、车型选择和原地驾驶。车型选择:荣威350： 长×宽×高(mm) 4521×1788×1492自动挡大众捷达：长×宽×高(mm) 4416×1668×1438手动档长城皮卡：长×宽×高(mm) 5040×1720×1675手动档公交车：  长×宽×高(mm) 9880×2500×3250手动挡长安：    长×宽×高(mm) 3860×1580×1900手动挡小货车：  长×宽×高(mm) 4320×1500×1840手动挡现代：    长×宽×高(mm) 4660×1890×1760自动挡拖车：    长×宽×高(mm) 9600×1580×2100手动捎吉普：    长×宽×高(mm) 4751×1877×1840手动捎丰田：    长×宽×高(mm) 4521×1811×1275自动捎常用车：  长×宽×高(mm) 4320×1760×1650手动挡东风：    长×宽×高(mm) 9000×2470×2485手动挡上一个产品：智能汽车驾驶模拟器(激光焊接喷塑钢板外壳)下一个产品：已经没有了汽车驾驶模拟器最新产品智能汽车驾驶模拟器(激光焊接喷塑钢板外壳)型号：TW-QM18品名：智能汽车驾驶模拟...价格：9800.00智能汽车驾驶模拟器(ABS工程塑料注塑外壳)型号：TW-QM17品名：智能汽车驾驶模拟...价格：8700.00最新款汽车驾驶模拟器型号：TW-QM16品名：最新款汽车驾驶模...价格：7800.00动感型汽车驾驶培训模拟器型号：TW-DQM16品名：动感型汽车驾驶培...价格：22000.00

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随着电动汽车（EV）市场的蓬勃发展，充电基础设施的完善成为了推动这一领域进步的重要因素。然而，传统的固定充电站面临着布局不均、建设成本高昂以及用户寻找充电站不便等问题。 为了解决这些挑战，无人驾驶移动充电桩（AMCS）的概念应运而生，它结合了自动驾驶技术和移动充电服务，为电动汽车用户提供了一种全新的、灵活的充电解决方案。

1、安全辅助驾驶系统：前向碰撞预警 FCW、行人预警 PCW、 车道偏离预警 LDW、限速标志提醒 ISA、司机防危险驾驶 DSW（闭眼、打哈欠、打电话、抽烟、姿态异常、驾驶员身 份鉴定）、BSD 盲区监测； 2、远程监控报警系统：车辆实时跟踪、多方位视频监控、 智能呼叫与人工坐席、报警影像上传、行车记录存储； 3、驾驶风险管理平台：结合驾驶行为、时间、天气、路况、 环境和车况等多维信息，分析并展示车辆驾驶的实时风险， 并在线整合历史数据，定制化生成风险统计报表。 

驾驶机器人是指无需对车辆进行改装，可无损安装在驾驶室内，能根据需要便于在驾驶室中快速装卸而不需拆除座椅，并适应于各种车型，替代驾驶员在危险条件和恶劣环境下进行车辆驾驶的特种机器人。电磁驱动无人驾驶机器人应用“电-磁-力”的转换原理，采用电磁直线执行器直接驱动驾驶机器人油门、制动器、离合器机械腿和换挡机械手等执行机构动作，无需中间传动环节，提高了传动效率，具有高效、节能的特点。 电磁驱动无人驾驶机器人在民用和军用领域都具有广泛的应用价值。项目的研究成果不仅可以加速汽车研发进度、提升我国