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SG-ZDJS01 自动驾驶标定装置

时间:2026-09-16 09:02:35



 

1. 产品要求
基于交通场景模拟仿真,在计算单元中搭建预设的交通环境,并在仿真软件提供的环境下开展智能车行为决策、路径规划等仿真实验。学生可自行设计进行仿真实验,用于学习智能车辆行为决策、约束条件、路径规划等核心内容。同时通过虚拟仿真平台熟悉自动驾驶系统的构成、操作和应用。
2.配置要求
2.1.交通场景模拟仿真软件
2.2.自动驾驶算法及模型
2.3.自动驾驶系统软件
2.4.操作台
2.5.计算单元
3.设备功能要求
3.1.提供虚拟仿真软件,软件中提供搭建好的交通情景环境,也可通过情景搭建软件自行搭建交通环境进行仿真实验;可以仿真任意晴天、雨天、雪天等不同天气、光照条件的场景进行测试;可生成随机或预设的交通流,可输出各种传感器数据。
3.2.配套自动驾驶系统
3.2.1.自动驾驶系统需包含感知、定位、规划、控制等模块,主要功能至少包含录制数据包、制作pcd地图、寻迹自动驾驶、L4级自动驾驶(自动避障、红绿识别、障碍物识别)、车道保持、更换地图、选择车辆。
 

 

 

 

 

 

 
3.2.2.可通过点云地图或者高精地图,控制仿真软件中的仿真车自动驾驶。


3.2.3.自动驾驶系统需采用shell语言制作菜单栏,适用于所有老师和学生。自动系统主要使用c++、Python等语言,支持室内、室外运行。
3.2.4.只需在高精度地图上确定起点位置然后在道路上任意位置选择目标点,开启自动驾驶后系统规划出全局规划和局部规划。系统支持多站点选择、每个站点停留时间可设置。
3.2.5.系统主要模块包括:
3.2.5.1.定位:通过结合GNSS和IMU传感器的3D地图和3D地图、SLAM算法来实现定位。
3.2.5.2.检测:通过传感器融合算法和深度神经网络使用摄像机和激光雷达完成检测。
3.2.5.3.预测和规划:基于概率机器人模型和基于规则的系统,部分还使用深度神经网络。
3.2.5.4.控制:向车辆输出的是速度和角速度的扭曲量。尽管控制量的主要部分通常位于车辆的线控控制器中,但这些是控制的一部分。
3.2.5.5.自动驾驶源代码开源可进行二次开发,能调节参数。如:局部规划最大距离、检测到障碍物多远开始绕行、车子开始启动的最小距离、局部规划数量、左右安全距离、前后安全距离、最大速度、最小速度、最大加速度、最大减速度、车辆宽度、车辆长度、轴距、最小转弯半径、最大转角、准许变道等
3.3.需提供地图制作工具,可控制虚拟仿真系统中的仿真车行驶于模拟场景,通过仿真系统的激光雷达数据制作点云地图;可根据搭建的场景制作高精地图。

3.4.需提供多种实验的控制模型,可修改或自行设计控制模型进行多种实验,包括LKA、ACC、AEB、主动超车、无信号灯交叉口通过决策、全局及局部路径规划、变道避障决策等功能实验。
 

 

 
 
 




 
3.5.需支持与智能网联实训车联动:
3.5.1.自动驾驶系统中的传感器数据,可输出到智能网联实训车,在室内环境测试智能网联实训车的自动驾驶功能,作为智能网联实训车实车测试的前置课程。
3.5.2.智能交通虚拟仿真平台可控制智能网联实训车的线控底盘,了解其工作原理和线控协议,作为实车测试的前置课程。