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《車路在環自動駕駛仿真系統研究》;ViL;ViL是必須被大量使用方法，來?道路特性（牽引力系數、坡度、傾斜度)?道路特性（牽引力系數、坡度、傾斜度)“傳感器”和“自動駕駛算法控制器”是自動駕駛系統最關心的兩個部分ParallelDomain生成的城市資料來源：網絡ParallelDomain生成的城市資料來源：網絡成熟技術-靜態交通環境建模仿真成熟技術（1）-動態交通環境建模仿真成熟技術（1）-動態交通環境建模仿真成熟技術（2）-動態交通環境建模仿真“車右智能”的動態場景實時提取并還原技術示意成熟技術（2）-動態交通環境建模仿真“車右智能”的動態場景實時提取并還原技術示意來源：MatlabVehicleDynamics來源：MatlabVehicleDynamicsBlocksetSimulink14DOF車輛模型車輛姿態、位置道路數據、風速車輛控制命令…模型基本不能模擬這些系統對車輛的動態特性資料來源：網絡封閉測試園區公開道路資料來源于：網絡1交通仿真場景1交通仿真場景①① manualcontrollercommandGigabyte,RPCRotation,GNSS+IMUGigabyte,UDP:OperatormonitordataLocation,Gigabyte,UDP:Operatorcontroldata4.PhysicalVehicleOrSimulatedVehicleDynamices:Throttle,manualcontrollercommandGigabyte,RPCRotation,GNSS+IMUGigabyte,UDP:OperatormonitordataLocation,Gigabyte,UDP:Operatorcontroldata4.PhysicalVehicleOrSimulatedVehicleDynamices:Throttle,Brake,SteerLocation,Rotation,GNSS+IMULocation,Rotation,GNSS+IMUCAN,:Throttle,Brake,Steer5.AdminConsole1.2Other1.2OtherAgent(pedestrian,vehicle…)1.1VirtualPawnVehicle1.VirtualSceneSystem2.RTOSCAN3.AVDomainControllerGigabyteEthernet,RPC:VirtualSensorData(Camera,Lidar,Radar)2、將真實車輛和道路引入虛擬測試場景，極大2、將真實車輛和道路引入虛擬測試場景，極大真實的物理封閉測試園區虛

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