人工智能在彻底改变汽车模拟中的作用

在快速发展的汽车技术世界中，仿真已成为测试和验证复杂系统不可或缺的工具。随着车辆变得更加软件定义，模拟中对高度逼真的场景和环境的需求也在增长。这就是人工智能 （AI） 发挥作用的地方，它提供的解决方案不仅可以加快上市时间，还可以减少工程师的工作量并提高真实性。在本文中，我们将探讨人工智能如何改变汽车模拟，以及为什么它对行业的未来至关重要。

仿真在汽车开发中的重要性

仿真在汽车的开发阶段起着至关重要的作用。它允许工程师在虚拟环境中测试和验证系统，从而帮助降低成本、时间和能源。随着汽车系统的日益复杂，对更具代表性和准确性的仿真的需求变得显而易见。创建 3D 环境和场景的传统方法既耗时又费力，而且往往缺乏细节和多样性。这就是人工智能技术发挥作用的地方，它提供了创新的解决方案来简化这些流程。

人工智能驱动的 3D 环境生成

为模拟创建逼真的 3D 环境是一项具有挑战性的任务，需要大量的时间和精力。传统方法涉及数据采集、建模、纹理和渲染，这可能需要数天甚至数周的时间。为了简化这一过程，可以使用程序生成的 SCANeR 新功能，使用根据预定义规则生成建筑物和布局的算法自动创建虚拟环境。这种方法通过自动创建和放置对象以及地形生成来简化复杂场景的创建，使模拟环境构建更加高效和可扩展，同时确保多样性的真实性

CitySample on SCANeR studio

在更先进的层面上，神经辐射场 （NeRF） 和 3D 高斯散布 （3DGS） 等人工智能技术彻底改变了场景重建，显着减少了所需的时间和精力。NeRF 利用神经网络从 2D 图像或视频合成逼真的视图，而 3DGS 采用具有高斯函数的基于点的渲染来实现高度详细的实时渲染。

特别是 3DGS，具有多种优势。训练完成后，它会提供场景的固定表示，从而实现更快的渲染和更高的帧速率。通过使用人工智能驱动的 3D 环境生成方法，工程师可以快速生成逼真的虚拟环境，从而提高模拟的保真度。

使用 AI 自动生成场景

模拟场景的创建是人工智能可以产生重大影响的另一个领域。通过大规模仿真的实施，汽车制造商可以同时执行数千甚至数百万个场景。但是，手动创建每个单独的方案非常耗时，并且随着复杂性和新案例的增加，创建这些方案所花费的时间也会增加。大型语言模型 （LLM） 等人工智能模型可以通过将用户描述转换为详细的模拟场景来自动化此过程。

法学硕士可以根据简短的书面说明自动创建复杂且多样化的测试场景，从而无需工程师深入研究每个单独的脚本组件。这种自动化不仅节省了时间，还确保测试计划涵盖广泛的用例和情况。通过利用人工智能进行场景生成，汽车制造商可以创建更全面、更真实的模拟。

人工智能的现实代理模型

将真实的车载数据纳入模拟对于确保测试和验证的准确性和真实性至关重要。然而，处理大型且复杂的数据集可能具有挑战性。人工智能模型，如长短期记忆 （LSTM） 网络、循环神经网络 （RNN） 和卷积神经网络 （CNN），可以预测真实数据，为生成真实传感器数据的新方法铺平道路。

通过对真实世界传感器记录的大型数据集进行训练，LSTM 模型可以确保产生正常的作模式，同时包括由于传感器性能而产生的细微噪声，确保模拟准确反映现实世界的条件。此功能对于验证和测试汽车系统至关重要，因为它可以实现更可靠和更具代表性的模拟。

除了真实的传感器数据之外，确保准确和动态的交通模型对于实现真正身临其境和可靠的模拟也至关重要。SCANeR 的道路交通模型旨在使用称为多智能体系统的人工智能技术来模拟和建模道路上车辆的行为。这种基于规则的方法允许通过模拟单个车辆的行为和交互来创建具有代表性的交通场景，从而产生真实的交通流模式。

SCANeR Studio simulation

为了进一步增强该模型，我们正在探索人工智能如何利用真实世界的交通数据来改进我们的道路交通模拟。通过整合真实的交通流模式，人工智能驱动的模型可以细化模拟车辆的行为，使道路交通场景更能代表实际驾驶条件。

人工智能在汽车仿真中的未来

随着人工智能技术的不断发展，它们与汽车模拟的集成将变得更加复杂。人工智能和仿真的融合正在重塑产品开发周期，实现快速数字原型设计和更高效的测试。这种转变使公司能够更早地发现设计缺陷，探索替代设计，并最终更快地将产品推向市场。

然而，系统评估和持续基准测试对于确保人工智能模型的准确性、精确度和真实性至关重要。随着新模型的出现，评估其性能并相应地调整仿真策略至关重要。人工智能的不断进步为提高模拟的保真度和改进整体开发过程提供了前所未有的机会。

结论

人工智能通过提供用于生成 3D 环境、自动化场景创建和创建逼真的代理模型的创新解决方案，正在彻底改变汽车模拟领域。这些进步及其在 SCANeR 等仿真软件中的集成不仅可以减少工程师的工作量，还可以提高仿真的真实性和准确性。随着汽车行业的不断发展，人工智能与仿真的集成将在推动创新和效率方面发挥至关重要的作用。

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