为什么高性能计算(HPC)对自动驾驶汽车的发展至关重要

无人驾驶汽车技术的开发和验证离不开高性能计算(HPC)仿真。实现自动驾驶汽车的激光雷达、摄像头和雷达系统需要多个冗余传感器系统，必须对其性能和安全性进行模拟。

激光雷达对自动驾驶汽车至关重要，因为它可以提供对周围区域的精确点云描述。激光雷达系统包括四个主要组成部分:激光脉冲发射器、复古反射光接收器、传感器和信号处理软件。

雾天和晴朗条件下的相机感知比较，
考虑到相机镜头因温度而变形
变化(理想和最坏的温度情况)。顺时针方向
左上起:玻璃镜片;
气温低，天空晴朗;塑料镜片，耐高温，
晴朗的天空;塑料镜片，高温，环境雾;玻璃镜片，低温，环境有雾。

单声道和立体相机系统提供了一个准确的评估速度和距离。它们还能勾勒出障碍物和移动物体的轮廓。与传统系统不同，热像仪可以在黑暗中、烟雾、恶劣天气、阴影和阳光下有效地探测和识别物体。在开发过程中对这些技术进行模拟，将使未来的车辆能够成功地探测道路危险，并及时、适当地做出反应。

HPC仿真加速了这些系统的设计过程，允许交叉研究更快地同时进行。此外，开环模拟可用于测试边缘情况。边缘情况是不太可能发生的罕见情况，因此在产品开发阶段预测可能具有挑战性。

HPC仿真如何推动自动驾驶汽车的发展

HPC使模拟能够快速轻松地从静态结果(单个图片)过渡到动态结果(由多帧制作的视频)。它提供了十倍的计算增加，因为在计算传感器的光学感知时没有硬件限制。这种获得结果的加速使工程师能够测试所有可能的组合和最坏情况，以确保系统通过认证。

HPC仿真支持的组合分析方法使我们确信，无论是由产品设计还是驾驶条件引起的，都不会错过任何可能的用例。多亏了高性能计算，数周的计算可以缩短到几分钟。更快的计算意味着更快的决策，从而加速创新。HPC正在帮助自动驾驶辅助系统(ADAS)和全自动驾驶汽车更快地推向市场。

这个HPC调度器中的每一行都是在128个分布式物理内核上运行的模拟。

立体摄像机如何感知和解释浓雾中人的存在?通过万博Ansys Speos，您可以在各种情况(包括边缘情况)前测试算法和系统的鲁棒性。

没有HPC，你可以使用Speos创建雾的静态图像。使用HPC，您可以重新创建数百个案例，以查看动态条件下各种雾强度对相机感知的影响，以便进行组合分析和优化。

你可以重现两个摄像头感知到的东西。然后你可以模拟它们的融合是否正确地解释了物体的存在和距离。这模拟了未来的汽车将感知和推断，然后采取纠正驾驶行动。

来自立体系统的左右图像

距离计算模拟100米能见度在雾在90公里/小时和
每秒30帧。

HPC仿真打开了多物理场的大门，使您能够轻松地组合和改变参数，如温度、设计选项、材料、天气条件、交通条件等。HPC使您能够收集所有必要的物理，并且仍然可以快速获得详细的结果。

例如，您可以使用万博Ansys流利与相机镜头变形和修改配合万博Ansys机械工作台。您可以在HPC上运行的单个项目中收集所有这些模拟数据，从而在流程的早期获得宝贵的开发时间。

随着ADAS技术变得越来越强大，行业发展到完全自动驾驶汽车，模拟与HPC相结合将使工程师能够快速测试更多和更复杂的案例，以便在产品开发周期的早期探索边缘案例和假设场景。