從概念到生產的虛擬驗證套件
仿真長期以來一直是航空業的主要內容，其安全水平比公路運輸高得多。雖然汽車行業也依賴於仿真，但自動駕駛提出了新的挑戰。Euro NCAP 宣布未來的安全測試將越來越依賴模擬，這說明了模擬的重要性。作為一個完整的 CI/CD 模擬管道，aiSim 是專門為應對這一挑戰而構建的解決方案
使用最先進的光線追蹤渲染技術和粒子模擬來模擬各種天氣條件，包括暴風雪、大雨、霧和陽光
即時模擬複雜的傳感器設置 ，由多個 GPU 上的分佈式渲染支持，從而實現高度優化的執行和完全的可重複性
高保真傳感器模擬使輸出與現實世界無法區分 ，並與域隨機化相結合，以確保 aiFab 輕鬆實現可變性
所有功能均在雲原生用戶界面中提供，確保流暢的用戶體驗。此外，aiSim的開放SDK允許開發者充分利用aiSim的功能
aiSim 4 提供了一套廣泛的 3D 資產以及建立多樣化、高保真 3D 環境所需的所有相關工具 ，包括車輛、弱勢道路 使用者、地圖、3D 資產和場景
aiSim 是世界上第一個經過 ISO 26262 認證的汽車模擬器，用於驗證和確認。該認證 涵蓋其所有功能，包括
所有主要傳感器模式的模擬
觀看 aiSim™ 的功能
特點與優勢
aiSim 旨在加速 ADAS 和 AD 軟件的開發
實時、確定性仿真引擎
aiSim 的專有渲染引擎旨在滿足物理上正確的天氣和環境模擬的所有要求，提供從大規模測試管道到具有挑戰性的 HiL 設置的先進端到端測試功能。
在 aiSim 4 中，可以利用最先進的光柵化和光線追蹤渲染技術來模擬各種天氣和環境條件，包括暴風雪、大雨、霧和陽光。此外，可以輕鬆配置道路塗漆惡化和道路退化，為感知系統創造更具挑戰性的環境。
基於物理的傳感器模型
傳感器模擬是自動駕駛軟件堆棧測試流程的關鍵部分，因為自動駕駛車輛周圍環境的訊息是通過傳感器獲取的。
對傳感器進行建模需要採用基於物理的方法，以準確生成全面的模擬條件、環境相互作用和傳感器性能下降。aiSim 4 提供了一個廣泛的基於物理且經過驗證的傳感器模型庫，包括攝影機、激光雷達、雷達和超聲波傳感器
大規模合成數據生成
aiSim 與 aiFab 相結合，支持大規模場景的簡單生成，並具有域隨機化，以復制現實世界數據中的巨大變化。
它涵蓋了各種自動駕駛用例的位置和資產，包括高速公路、城市和停車場景。數據生成後，它會提供統計數據和可視化反饋，以便用戶可以詳細了解其合成數據
配置推薦
最佳配置
在計算密集型模擬中，采用最廣泛的傳感器模式，進行全面的天氣和交通仿真
電腦配置
- CPU: 第 7 代 Inter Core i7 處理器（或更高）
- 內存：32 GB
- 硬盤空間：200 GB
- 顯卡：NVIDIA GeForce RTX 3080Ti（或更高）
光線追蹤：對于光線追蹤傳感器模擬（相機、激光雷達、雷達）， 需要 GPU 具有光線追蹤的配置，例如 NVIDIA GeForce RTX 2080Ti
- Titan RTX
- GeForce RTX 3000系列
- GeForce RTX 4000系列
- GeForce RTX 3000系列
- Quadro RTX 3000
- Quadro RTX 4000
- NVIDIA RTX A5000
支持平台
- Windows 10 64 bit
- Ubuntu 18.04 and 20.04
性能
- 推薦使用 aiSim 的最佳配置，以發揮其全部潛力。
軟件配置
- 支持 Khronos Vulkan 的最新 GPU 驅動
- 對于 Windows 10 上使用的 NVIDIA 顯卡，推薦安裝GeForce Game Ready 驅動程序
- 對于 Ubuntu 系統，建議通過 Graphics Drivers PPA 獲取最新的 Nvidia 驅動程序
- 7-Zip
- Python 3
- Git Bash for Windows
- VK_EXT_SCALAR_BLOCK_LAYOUT
- VK_KHR_SHADER_FLOAT_CONTROLS
- VK_EXT_DESCRIPTOR_INDEXING
- VK_KHR_SPIRV_1_4
- VK_KHR_ACCELERATION_STRUCTUR
- VK_KHR_RAY_TRACING_PIPELINE
- VK_KHR_MAINTENANCE3
- VK_KHR_PIPELINE_LIBRARY
- VK_KHR_DEFERRED_HOST_OPERATIONS
- VK_KHR_BUFFER_DEVICE_ADDRESS
- CMake 3.26 或更新版本
- Python 3
- Visual Studio 2019 16.10 和 16.11 → Microsoft Visual C++編譯器 14.29
- Visual Studio 2022 17.2 → Microsoft Visual C++編譯器 14.32
- Ubuntu 20.04 → GCC 9.4.0 和 Clang 10.0（帶有 libstdc++）
- Ubuntu 22.04 → GCC 11.4.0 和 Clang 14.0（帶有 libstdc++）
- CMake 3.26 或更新版本
升級配置
結合相機傳感器，采用物體級別的仿真，
無需更複雜的光線追蹤
CPU: 第 7 代 Inter Core i7 處理器（或更高）
內存：32 GB
顯卡：NVIDIA GeForce GTX 1080Ti（或更高）
硬盤空間：200 GB
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