根據Rand Corporation所發布的報告, 為證明自動駕駛汽車的安全可靠, 不會造成死亡和受傷事故, 汽車原型所需測試裡程數需達到數億英裡, 在某些情況下甚至是數千億英裡, 需要十多年時間才能積累這個測試裡程數. 而該報告的作者認為, 這一結果與無人駕駛汽車的近期商業可行性不一致. 為應對這些挑戰, 研究人員提出了創新的測試方法, 例如先進的模擬技術.
西門子全新的解決方案利用基於物理學的先進模擬技術和創新的感測器數據處理技術, 旨在幫助汽車製造商及其供應商應對行業挑戰, 有望縮短無人駕駛汽車的開發, 驗證和確認時間.
全新的解決方案整合了西門子近期收購的Mentor Graphics和TASS International 的自動駕駛技術. TASS的PreScan™模擬環境可生成高度逼真的基於物理學的模擬原始感測器數據, 提供數量無限的可能駕駛場景, 交通狀況和其他參數. PreScan模擬的LiDAR, 雷達和相機感測器的數據被傳入Mentor的DRS360™ 平台, 並在該平台上即時融合, 以建立車輛環境和駕駛條件的高解析度模型. 之後, 客戶可以利用 DRS360平台卓越的感知解析度和高性能處理來測試和完善對象識別, 駕駛策略等關鍵任務的專有演算法.
Siemens PLM Software模擬與測試解決方案高級副總裁Jan Leuridan博士表示: '汽車製造商迅速意識到, 單憑物理原型和道路測試無法重現無人駕駛汽車可能遇到的眾多複雜的駕駛場景. 事實上, 很多最致命的場景是不可能重現的, 而另外一些場景的重現則非常危險, 有悖商業倫理要求. 顯而易見, 全自動駕駛汽車的短期商業可行性高度依賴於先進的, 基於物理的模擬技術, 而西門子在這個領域為全球汽車行業的發展奠定了基調. '
為提供最全面, 最準確的解決方案, Siemens PLM Software正在與很多全球領先的LiDAR, 雷達和視覺感測產品製造商合作, 共同致力於開發基於物理的特定感測器模組的3D模擬版本. 模擬感測器與新的西門子工具鏈相容, 可使用感測器供應商提供的詳細設計資訊對其進行調整, 也可以使用實際測量數據進行驗證, 以獲得最佳精度. 其中最重要的感測器合作夥伴之一是總部位於矽谷的創新型公司Cepton Technologies, 該公司因佔用記憶體小的遠程LiDAR感測器而知名. 其他感測器合作夥伴將於今年晚些時候公布.
VSI Labs的創始人兼首席自動駕駛研究員Phil Magney指出: '在加快自動駕駛方案的開發, 驗證以及滿足性能要求等方面, 自動駕駛汽車開發商正面臨著諸多壓力, 而模擬技術能為他們提供越來越多的有價值的解決方案. 西門子為產品開發各個階段提供模擬解決方案, 覆蓋了從感測器到處理器, 子系統, 以及整個車輛的完整開發流程. 西門子在模擬解決方案方面擁有更大的施展空間, 因此能夠在自動駕駛車輛解決方案的確認和驗證領域佔據領導地位. '
可用性Siemens PLM Software自動駕駛解決方案計劃於2018年第三季度推出.
Siemens PLM Software是全球領先的產品生命周期管理 (PLM) 和製造運營管理 (MOM) 軟體, 系統與服務提供商, 擁有超過1,500萬套已發售軟體, 全球客戶數量達140,000多家. 公司總部位於美國德克薩斯州普萊諾市. Siemens PLM Software與企業客戶充分合作, 為其提供領先的行業軟體解決方案, 幫助其通過革命性創新獲得可持續性競爭優勢.