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2021 - 06 - 21
作者:刘琼 上海安世亚太光学应用工程师本文共计1798字,阅读时间预计6分钟编者按自动驾驶领域各势力激烈交锋,如何突出重围,就看谁能用好自动驾驶的“智慧之眼”。作者在本文阐述了自动驾驶“智慧之眼”的概念及其优势,并深入分析了优化“智慧之眼”的方式,为自动驾驶技术升级提供了优秀的思路。拥挤的自动驾驶赛道四月,上海车展“变化”了。科技新贵纷纷投身造车,成为今年热议的话题。新旧势力交锋,火光四射。智能化...
2021 - 03 - 04
作者:吴华春 上海安世亚太结构应用工程师本文共计1591字,阅读时间预计5分钟编者按作者在本文对DEFORM软件使用时常出现的问题进行了深入探讨,并针对应变值不变的问题提出了解决方案,有利于技术工程师在实际使用时进行更好的模拟仿真。在变形中,有一种相对常见的情况:零件变形,但有效应变保持为0,其他变量(如应力)的行为异常。报错信息如图-1所示,工件的单元应力为0。(注:图-1所示错误多发生在用户自...
2021 - 02 - 03
作者:吴华春 上海安世亚太结构应用工程师本文共计3974字,阅读时间预计9分钟编者按作者在本文中对齿轮整个成形过程所涉及的工艺进行了分析,并提出从切削到热处理的过程中,DEFORM可以进行一系列的仿真分析,帮助研发人员减少研发周期,避免人为的设计缺陷,为整个齿轮行业提供CAE仿真支持。齿轮作为可以改变运动方向及形式以及传递力矩的部件,已经成为机械行业中必不可少的核心零件。特别是在国家提出“中国制造...
2021 - 01 - 20
作者:李桂花 上海安世亚太结构应用工程师本文共计1199字,阅读时间预计4分钟编者按ICT技术已经是现代电子企业常用的测试技术,本文中作者使用ANSYS Sherlock软件进行ICT测试,评估由于过应力导致的风险组件,并根据结果提出改进措施。随着微电子技术和电子组装技术的发展,PCBA(Printed Circuit Board Assembly,印刷电路板组件)布局和组装呈现出复杂化...
2021 - 01 - 13
作者:高征宇 上海安世亚太流体应用工程师本文共计1435字,阅读时间预计5分钟编者按作者由浅入深,通过《数码宝贝》引申出数字孪生的发展历程与生活中的实际运用,分析了数字孪生运用中的重点及难点,最后通过案例展示了数字孪生的使用方式。或许大家有发现数字孪生的概念正慢慢地变得火热起来。不仅变成了众多行业、企业,各种大中小型研讨会追捧的话题,也成为了大家茶余饭后的谈资。数字孪生可以说1970年Apollo...
2021 - 01 - 07
作者:李超峰 上海安世亚太流体应用工程师文章发布:上海安世亚太官方订阅号(搜索:PeraShanghai)联系我们:021-58403100本文共计1371字,阅读时间预计4分钟编者按作者通过一个优化模具通道的案例进行分析和讲解,拆分了该案例的优化步骤,让我们清楚地了解到ANSYS POLYFLOW在挤出工艺中的重要作用。背景挤出成型是聚合物、玻璃及食品加工连续性生产工艺的重要方法。由于聚合物在拉...

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最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路
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最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路

介绍

作者:刘琼 上海安世亚太光学应用工程师

本文共计1798字,阅读时间预计6分钟



编者按

自动驾驶领域各势力激烈交锋,如何突出重围,就看谁能用好自动驾驶的“智慧之眼”。作者在本文阐述了自动驾驶“智慧之眼”的概念及其优势,并深入分析了优化“智慧之眼”的方式,为自动驾驶技术升级提供了优秀的思路。

拥挤的自动驾驶赛道

四月,上海车展“变化”了。


科技新贵纷纷投身造车,成为今年热议的话题。新旧势力交锋,火光四射。


智能化自动化的浪潮下,自动驾驶已成为未来汽车的必争之地,造车新旧势力争相布局,自动驾驶赛道因此变得“拥挤”了。


网上流传一句话——自动驾驶唱主角,量产落地马蹄疾。

最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路


自动驾驶的智慧之眼——车载摄像头

自动驾驶包含三个方向:感知、判断、执行。感知是自动驾驶的第一环节,是汽车车辆和周围环境交互的枢纽。自动驾驶系统整体上表现的好坏,很大程度上都取决于感知系统的好坏。

我们都知道汽车之眼是车灯,那么自动驾驶感知系统的智慧之眼是什么呢?


有人说是激光雷达,也有人说是车载摄像头。其实我更倾向于将激光雷达称为耳朵——一双精通听声辨位的耳朵;而车载摄像头才是自动驾驶感知系统真正的“智慧之眼”,深受视觉算法依赖。


接下来了,我们聊一聊这个神秘的“智慧之眼”——车载摄像头。

最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路

自动驾驶之眼是如何工作的?有哪些神秘身份?又藏在汽车哪些地方?

目标物体通过镜头(LENS)将光学图像投射到图像传感器上,光信号转变为电信号,再经过 A/D(模数转换)后变为数字图像信号,最后送到ISP(图像信号处理芯片)中进行加工处理,由ISP将信号处理成特定格式的图像传输到汽车自动驾驶系统进行识别。


车载摄像头的“神秘身份”有:内视摄像头、后视摄像头、前视摄像头、侧视摄像头、环视摄像头,主要用于360°全景影像、前后碰撞预警、车道偏移报警和行人检测等ADAS中的活动。


根据“团伙”个数多少,可以分为:单目、双目,多目三种。按照目前发展现状,短期内还是会以单目摄像头为主。

应用优势

作为自动驾驶的“智慧之眼”,顾名思义,就是汽车的眼睛,主要用来采集信息、分析信息,以此实现车道偏离预警、前向碰撞预警、行人碰撞预警、交通标志识别、盲点监测、驾驶员注意力监测、全景泊车辅助、车道保持辅助等功能。


车载摄像头在应用上有很多优势,如下:

■ 目标识别与分类——精准识别障碍物的大小、类型等,如车道线、交通标志等

■ 可通行空间检测——对车辆的安全边界进行识别,如车辆、普通路边沿、侧石边沿等

■ 对横向移动目标的探测能力——如对十字路口的行人,车辆的探测和追踪等

■ 定位与地图创建——也就是视觉SLAM技术

■ 功能安全更容易实现——自动驾驶L2以上,车载摄像头需要符合ISO 26262相应的汽车安全完整性等级(ASIL)更高的标准。因此,在设计过程中采用符合ISO 26262开发流程设计的车规级图像传感器芯片,这样使系统功能安全设计更容易实现。


最强辅助——SPEOS

最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路

辅助说明

SPEOS Optical Sensor Test助力自动驾驶“智慧之眼”——车载摄像头的设计及仿真。在设计早期可以评估不同型号的传感器,大致流程:

最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路

■ 从整体结构模型着手,进行传感器布局,设置车辆周围环境参照物等;

■ 根据Camera系统的特性和约束条件,对各种场景中的不同传感器配置进行完整的分析;

■ 传感器Camera多物理场耦合仿真分析,融合结构分析和光学分析于一体的多物理功能;

■ 求解结构、热变形后的Camera系统成像;

■ 预测变形后系统光学性能;

■ 预测环境干扰因素;

■ 优化系统材料选择。

辅助技能

辅助技能一:简化Camera模型

将完整的Camera光学系统简化为光学透镜的畸变曲线,通过输入光学透镜的畸变曲线,然后进行直接的光学设计分析与物理参数,分析汽车车辆上的摄像头布局情况与视场。

最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路

辅助技能二:后方视野图像验证——机动车安全标准(FMVSS111)

根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)机动车安全标准(FMVSS111),对汽车后方视野图像进行虚拟验证。

最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路

辅助技能三:摄像头安装角度位置及布局分析

SPEOS可以在CAD数据模型中对摄像头安装位置进行调整,根据模拟结果进行合理布局分析,避免监测盲点,并将结构影响降到最小。根据环境显示摄像头的3D投影网格,检查更多参照物的可见性,确保良好的图像识别。

最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路

辅助技能四:图像处理

在摄像头布局分析完成后,可以对汽车摄像头的视觉效果进行模拟分析,生成场景的raw图以及视觉效果图(包括颜色匹配是否匹配,视场角度是否与摄像头提供的视场相匹配)。

最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路


辅助技能五:多物理场耦合

将SPEOS集成到多物理场耦合解决方案中,可以进行除光学模拟之外有关热和机械的模拟,还可以检查热形变对光学性能的影响,包括清晰度与工作温度,以证明系统在综合使用环境中的合规性。

最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路

最强辅助SPEOS与车载摄像头的未来

未来,车载摄像头作为自动驾驶的“智慧之眼”,必然会成为车辆的标配零件,也会是加入到控制层的重要一员,从而实现更高层次的自动驾驶。SPEOS也必将在车载摄像头仿真验证上实现更高层次的优化提升,助力自动驾驶的发展。


SPEOS擦亮自动驾驶的“眼睛”,让其眼“光”六路,辅助车载摄像头的设计与应用,将会让未来的汽车更安全、更稳定、更舒适。

最强辅助:SPEOS助力自动驾驶——眼“光”六路


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2021 - 06 - 21
作者:刘琼 上海安世亚太光学应用工程师本文共计1798字,阅读时间预计6分钟编者按自动驾驶领域各势力激烈交锋,如何突出重围,就看谁能用好自动驾驶的“智慧之眼”。作者在本文阐述了自动驾驶“智慧之眼”的概念及其优势,并深入分析了优化“智慧之眼”的方式,为自动驾驶技术升级提供了优秀的思路。拥挤的自动驾驶赛道四月,上海车展“变化”了。科技新贵纷纷投身造车,成为今年热议的话题。新旧势力交锋,火光四射。智能化自动化的浪潮下,自动驾驶已成为未来汽车的必争之地,造车新旧势力争相布局,自动驾驶赛道因此变得“拥挤”了。网上流传一句话——自动驾驶唱主角,量产落地马蹄疾。自动驾驶的智慧之眼——车载摄像头自动驾驶包含三个方向:感知、判断、执行。感知是自动驾驶的第一环节,是汽车车辆和周围环境交互的枢纽。自动驾驶系统整体上表现的好坏,很大程度上都取决于感知系统的好坏。我们都知道汽车之眼是车灯,那么自动驾驶感知系统的智慧之眼是什么呢?有人说是激光雷达,也有人说是车载摄像头。其实我更倾向于将激光雷达称为耳朵——一双精通听声辨位的耳朵;而车载摄像头才是自动驾驶感知系统真正的“智慧之眼”,深受视觉算法依赖。接下来了,我们聊一聊这个神秘的“智慧之眼”——车载摄像头。自动驾驶之眼是如何工作的?有哪些神秘身份?又藏在汽车哪些地方?目标物体通过镜头(LENS)将光学图像投射到图像传感器上,光信号转变为电信号,再经过 A/D(模数转换)后变为数字图像信号,最后送到ISP(图像信号处理芯片)中进行加工处理,由ISP将信号处理成特定格式的图像传输到汽车自动驾驶系统进行识别。车载摄像头的“神秘身份”有:内视摄像头、后视摄像头、前视摄像头、侧视摄像头、环视摄像头,主要用于360°全景影像、前后碰撞预警、车道偏移报警和行人检测等ADAS中的活动。根据“团伙”个数多少,可以分为:单目、双目,多目三种。按照目前发展现状,短期...
2021 - 03 - 04
作者:吴华春 上海安世亚太结构应用工程师本文共计1591字,阅读时间预计5分钟编者按作者在本文对DEFORM软件使用时常出现的问题进行了深入探讨,并针对应变值不变的问题提出了解决方案,有利于技术工程师在实际使用时进行更好的模拟仿真。在变形中,有一种相对常见的情况:零件变形,但有效应变保持为0,其他变量(如应力)的行为异常。报错信息如图-1所示,工件的单元应力为0。(注:图-1所示错误多发生在用户自定义材料中,因此用户首先要确认输入的材料参数是否符合材料本构模型。)当应变率非常小时,应变值不变的问题很常见,并且与称为'极限应变率'的值相关。图-1 单元应力为0的错误信息什么是极限应变率?在DEFORM中,刚塑性有限元算法是因变形而在单元中产生的应力。在刚塑性模型中,如果一个单元没有塑性变形,那么该单元的应力是不明确的。然而良好的收敛,需要一致的应力。为了改善收敛,DEFORM 使用被称为“极限应变速率(LMTSTR)”的值来识别零件的刚性或几乎刚性区域,并计算变形率接近零的区域的流动应力。 一般来说,流动应力和应变率之间的关系是非线性的,由流动应力定律定义。 在低于极限应变速率的值下,可假定流动应力和应变率关系在0和(极限应变率)下的流动应力之间是线性的。根据计算目的,应变率低于极限应变率的单元被视为“刚性”。它们不会计算应变,并且报告的有效应力可能相当低。如何计算极限应变率?极限应变率保持是指“平均应变率”的固定比率。该比率在前处理器工件属性中进行定义,通常为100:1。■ 低于LMTSTR的应变率流动应力是基于从0到LMTSTR流动应力之间的线性拟合计算。■ 在每个变形时间步数中,计算所有变形单元的平均应变率,此后更新的值便会重新计算极限应变率。■ 对于应变率低于LMTSTR的单元,应变和损伤值不会增加。为什么这会引...
2021 - 02 - 03
作者:吴华春 上海安世亚太结构应用工程师本文共计3974字,阅读时间预计9分钟编者按作者在本文中对齿轮整个成形过程所涉及的工艺进行了分析,并提出从切削到热处理的过程中,DEFORM可以进行一系列的仿真分析,帮助研发人员减少研发周期,避免人为的设计缺陷,为整个齿轮行业提供CAE仿真支持。齿轮作为可以改变运动方向及形式以及传递力矩的部件,已经成为机械行业中必不可少的核心零件。特别是在国家提出“中国制造2025”发展制造业的时期,精密化的齿轮在汽车、高铁、航空航天、智能机器人等高尖端行业中,决定着这些的行业的根基。简单举例,智能机器人手臂中的椭圆行星齿轮,其研发和生产基本控制在国外大公司手中。欧美日等西方发达国家在齿轮成形生产中,已经把CAE仿真完全融合到整个制造过程中。利用CAE的优势减小生产成本,提高开发优势,是西方发达国家掌握核心技术的关键手段。DEFORM作为业界公认应用最广泛的金属体积成形、切削加工以及热处理表面处理的CAE仿真软件,其可以为齿轮成形加工的过程提供CAE支持,提高齿轮的加工精度,下文将从齿轮的各种加工类型和热处理进行分类说明。齿轮成形类型[1-2]现代齿轮成形方法基本上分为2种,分别是切削成形和塑性成形。齿轮切削成形齿轮切削成形又分为仿形法和范成法。仿形法仿形法是指利用外形与齿轮齿槽相同或相近的成形刀具加工齿轮齿形的方法,包括铣齿、拉齿、磨齿等。范成法范成法是指利用齿轮刀具和齿坯之间保持强制的啮合运动关系而成形齿轮齿形的方法,包括滚齿、插齿、剃齿等。图-1 齿轮切削成形齿轮塑性成形齿轮塑性成形因采用少、无切削的净成形和近净成形,可节省材料、节约工时。最主要的是这种成形方法没有切断金属流线,采用压实和压密金属晶粒即可提高齿轮的强度(可以提高20~30%),增加齿轮的寿命。在现阶段,对于能够采用体积塑性成形的齿轮,各个齿轮生产公司和工厂大都采用此类方法。齿轮...
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