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智能车辆仿真场景建模方法

高岩 苏虎 于洋 周穆雄

高岩, 苏虎, 于洋, 周穆雄. 智能车辆仿真场景建模方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(1): 100-106. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.013
引用本文: 高岩, 苏虎, 于洋, 周穆雄. 智能车辆仿真场景建模方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(1): 100-106. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.013
GAO Yan, SU Hu, YU Yang, ZHOU Muxiong. A Modeling Method of Intelligent Vehicle Simulation Scenario[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(1): 100-106. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.013
Citation: GAO Yan, SU Hu, YU Yang, ZHOU Muxiong. A Modeling Method of Intelligent Vehicle Simulation Scenario[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(1): 100-106. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.013

智能车辆仿真场景建模方法

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.013
基金项目: 

国家重点研发计划项目

详细信息
  • 中图分类号: U495

A Modeling Method of Intelligent Vehicle Simulation Scenario

  • 摘要: 为实现智能汽车仿真开发与测试,需构建高逼真度的道路场景模型,应包含分别用于视景仿真、动力学及物理特性仿真、激光雷达等传感器仿真的多种类型场景内容.分析了不同类型仿真对场景模型或数据的需求,探讨了视景模型、物理层模型、传感层模型的内容,归纳了3类模型的数据特征;研究了智能汽车仿真场景建模方法,即根据道路线形建立道路模型,在此基础上分别建立上述3类模型;讨论了建模的步骤、方法,并给出了场景模型结构的组织方案.使用该方法建立了1个区域的道路场景模型,并在仿真系统中进行验证,结果表明,视景仿真平均帧速率为60帧/s,激光雷达仿真周期为8~12 ms,道路高程及物理属性的获取时间低于1 ms,证明场景模型能够满足实时仿真的要求.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2020-02-28

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