Simcenter Prescan 2302를 소개합니다!

 


2302 릴리스에서 여러 모빌리티 플랫폼에 걸쳐 Simcenter Prescan 공간 확장

Simcenter Prescan 릴리스 2302를 통해 우리는 고객이 산업 전반의 다양한 모빌리티 플랫폼에 속하는 자율성 알고리즘을 자신 있게 구축하고 검증할 수 있도록 하는 여러 가지 요구 사항을 해결하고 있습니다. 이는 향상된 센서 시뮬레이션 현실감, 농업용, 산업용 및 기타 다중 축 차량을 모델링할 수 있는 가능성, 더 쉬운 교통 시뮬레이션 및 AV 소프트웨어 스택 커플링 및 비용 효율적인 대규모 검증을 통해 달성됩니다.


측정 재료 라이브러리

라이더의 눈으로 세상이 어떻게 보이는지 궁금한 적이 있습니까? 오늘날 자율주행차 개발에 사용되는 대부분의 라이더는 850nm, 905nm 또는 1550nm의 세 가지 파장 중 하나 내에서 작동합니다. 적외선 스펙트럼은 실제로 생각만큼 인간에게 친숙하지 않습니다! 예를 들어 검은색 자동차는 인간의 눈 스펙트럼에서 완벽하게 보이지만 라이더에게는 거의 보이지 않을 수 있습니다. 이러한 뉘앙스를 정확하게 시뮬레이션하려면 물리적으로 올바른 재료 반응을 고려해야 합니다.

2302 릴리스에서 Simcenter Prescan 자동차 모델에 대해 7개의 측정된 재료를 도입했습니다. 블랙, 화이트, 메탈릭 그레이 자동차 페인트와 블루 데님, 블루 폴리에스터, 블랙 면, 재귀반사 페인트입니다. 이러한 재료의 양방향 반사율 분포 함수(BRDF)는 제어된 실험실 환경에서 850nm, 905nm 및 1550nm 파장에서 측정되었습니다. 그런 다음 이러한 측정 결과를 처리하여 Simcenter Prescan에 통합했습니다.


또한 사용자는 이제 Simcenter Prescan 모델 준비 도구를 통해 모델을 가져오고 Simcenter Prescan 재료 데이터베이스의 다른 재료뿐만 아니라 측정된 재료를 원하는 모델 부분에 할당할 수 있습니다.


카메라 센서 시뮬레이션을 위한 확장된 날씨 효과

렌즈 시뮬레이션의 빗방울
악천후에서 운전하면 인식 시스템, 특히 카메라 센서를 기반으로 하는 인식 시스템에 많은 문제가 발생합니다. 바람막이 유리나 카메라 렌즈에 떨어지는 역동적인 빗방울은 시야에 악영향을 미치고 결과적으로 안전 운전에 악영향을 미칩니다. 비와 그 심각성을 감지하고 기존 차량의 앞유리 와이퍼를 자동으로 활성화할 수 있는 센서가 개발되고 있습니다. 작동을 위해 카메라에 의존하는 자율 차량의 경우 악천후 조건에서도 잘 작동하도록 훈련된 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이러한 가시성 손실을 해결합니다.

2302 릴리스에서 Simcenter Prescan 물리 기반 카메라는 유리에서 사실적인 동적 빗방울 시뮬레이션을 가능하게 하는 완전히 새로운 기능으로 향상되었습니다. 유리 위의 빗방울의 방향과 롤링 속도는 런타임 중에 조정할 수 있습니다.

이 새로운 추가 기능을 통해 Simcenter Prescan 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.

1) 루프 테스트에서 하드웨어 및 소프트웨어를 수행하여 앞유리 와이퍼를 트리거하는 센서의 성공 여부를 검사합니다.

2) 유리에 빗방울이 포함된 합성 데이터 세트에 대해 기계 학습 알고리즘을 테스트/훈련합니다.


다축 차량 시뮬레이션

화물 운송 회사에서 운전 지원 및 자동화 기술을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이러한 기술은 안전성을 향상시키고 대형 화물 운송을 보다 효율적으로 만들 것으로 기대됩니다. Simcenter Prescan을 통해 이러한 회사는 이러한 시스템을 가상으로 개발하고 테스트할 수 있습니다. Simcenter Prescan 사용자는 모델 준비 도구를 통해 시뮬레이션 환경에 축이 두 개 이상인 트럭 모델을 추가할 수 있습니다. Simcenter Prescan의 접촉 센서는 시뮬레이션 중에 여러 바퀴의 접촉 정보를 자동으로 제공하도록 향상되었습니다. 이러한 차량의 동작을 사실적으로 모델링하기 위해 사용자는 TruckSim과 같은 충실도가 높은 차량 동역학 모델을 통합할 수 있습니다.


다축 차량 시뮬레이션

화물 운송 회사에서 운전 지원 및 자동화 기술을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이러한 기술은 안전성을 향상시키고 대형 화물 운송을 보다 효율적으로 만들 것으로 기대됩니다. Simcenter Prescan을 통해 이러한 회사는 이러한 시스템을 가상으로 개발하고 테스트할 수 있습니다. Simcenter Prescan 사용자는 모델 준비 도구를 통해 시뮬레이션 환경에 축이 두 개 이상인 트럭 모델을 추가할 수 있습니다. Simcenter Prescan의 접촉 센서는 시뮬레이션 중에 여러 바퀴의 접촉 정보를 자동으로 제공하도록 향상되었습니다. 이러한 차량의 동작을 사실적으로 모델링하기 위해 사용자는 TruckSim과 같은 충실도가 높은 차량 동역학 모델을 통합할 수 있습니다.


고객이 자율주행차(AV) 미래에 대비할 수 있도록 지원



AV에 대한 안전 보장은 공공 도로에 기술을 배치하는 데 있어 주요 과제 중 하나입니다. 기계 학습 기반 시스템의 안전 문제를 고려할 때 시뮬레이션에서 AV 소프트웨어의 테스트 및 검증은 특히 중요합니다. 이제 Simcenter Prescan을 통해 AV 개발자는 AV 소프트웨어를 신속하게 테스트하고 검증할 수 있습니다. 이 기능은 모든 사용자 정의 AV 스택에 대해 구성할 수 있는 데이터 브리지를 통해 달성됩니다. 따라서 AV 개발자는 소프트웨어 스택을 수정할 필요 없이 Simcenter Prescan을 사용하여 소프트웨어를 테스트할 수 있습니다.


비용 효율적인 대규모 시뮬레이션이 Google Cloud Platform으로 확장

오늘날 조직은 하나의 클라우드 서비스 공급업체와 파트너 관계를 맺거나 여러 공급업체의 클라우드 리소스를 활용합니다. Simcenter Prescan360은 다중 클라우드 지원 모델을 수용하여 두 가지 전략을 모두 충족합니다. Simcenter Prescan360이 지원하는 대규모 시뮬레이션은 이제 Microsoft Azure, Amazon AWS 및 온프레미스 클러스터 외에도 Google Cloud Platform에서 실행할 수 있습니다. 이러한 방식으로 Simcenter Prescan360은 클라우드 벤더/온프레미스 인프라의 독점 기능을 활용하여 클라우드/온프레미스 에코시스템에서 다른 애플리케이션과 공존할 수 있습니다.

Simcenter Prescan360은 대규모 연구가 가능한 한 비용 효율적임을 보장합니다. Simcenter Prescan360은 시뮬레이션 페이로드를 기반으로 자동화된 확장 및 컴퓨팅 리소스 선택을 위해 각 클라우드 공급업체의 관리 및 독점 서비스를 활용합니다. 따라서 필요할 때 서비스를 즉시 사용할 수 있도록 하면서 유휴 시간에 대해 비용이 청구되지 않습니다.


연비 최적화

자동차 산업은 연비 개선과 배기가스 규제 준수에 대한 요구가 날로 증가하고 있습니다. 이러한 규정 미준수 문제가 생산 후반부에 해결되면 수정하는 데 막대한 비용이 발생하고 시장 출시 시간이 길어집니다. Simcenter는 올바른 통합 도구 세트를 통해 이러한 위험을 사전에 로드하고 소프트웨어 인 더 루프(Software in the Loop) 방식으로 초기 단계에서 해결할 수 있도록 지원합니다. 다른 요인들 중에서도 제어 설계는 연비와 배기가스 배출에 기여하는 두드러진 요소입니다. Simcenter 워크플로에서 차량, 제어 시스템 및 교통 상황의 디지털 트윈은 먼저 Simcenter Prescan 및 Sumo 교통 시뮬레이터에서 모델링됩니다. 이 모델은 가상 주행 중 연료 소비량과 미립자 배출량을 추정할 수 있습니다. 다중 도메인 최적화를 위한 Siemens 솔루션인 Simcenter HEEDS는 배출 제한 사항을 준수하면서 최소한의 연료 소비를 위해 컨트롤러 매개변수를 최적화합니다. Simcenter HEEDS와 Simcenter Prescan 간의 기본 통합은 모델 매개변수화를 훨씬 더 사용자 친화적으로 만들고 사용자가 더 빠른 결과를 위해 데스크톱과 클라우드 실행 간에 동적으로 전환할 수 있도록 합니다.

연비 및 배기가스를 위한 컨트롤러 최적화




[출처] https://blogs.sw.siemens.com/simcenter/whats-new-in-simcenter-prescan-2302/



댓글 없음

댓글 쓰기

이런자료는 어때요?
캐디언스 시스템
(주) 캐디언스시스템

서울본사 : 서울시 금천구 가산디지털 1로 212, 코오롱디지털타워애스턴 1006호