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- Simulation souple de la dynamique de véhicule avec les modèles de si-mulation automobile (ASM) de
dSPACE
Simulation haute qualité de capteurs et d’environnements avec PreScan de TASS
L’association de ces deux outils permet une simulation souple et précise des systèmes d’aide à la conduite
Les modèles de simulation automobile (ASM) de dSPACE peuvent désormais fonctionner avec PreScan, un logiciel de TASS destiné à la simulation haute qualité de capteurs et d’environne-ments. Avec cette combinaison d’outils, les développeurs peuvent optimiser très tôt l’efficacité de leurs systèmes d’aide à la conduite intelli-gents grâce à une simulation de capteur très précise et à une simulation de trafic routier souple et reproductible. Les ASM et PreScan sont conçus pour le développement de systèmes d’aide à la conduite.
Les développeurs utilisent les ASM pour simuler la dynamique des véhicules lors du développement et des tests des calculateurs de dynamique de véhicule. PreScan permet de simuler des capteurs de véhicule dans des scénarios de trafic routier complexes impliquant plusieurs véhicules et est utilisé pour développer des concepts de capteurs et de contrôleurs de système d’aide à la conduite. Les atouts de ces deux outils peuvent être à présent combinés pour simuler les systèmes d’aide à la conduite tels que l’assistance au freinage d’urgence, au suivi de file et les systèmes de sécurité pré-collision. PreScan fournit des options étendues pour définir des systèmes de cap-teurs tels que des caméras, des radars et des lidars (systèmes de détec-tion et de localisation par la lumière) au niveau expert.
Il est, par exemple, possible d’utiliser les capteurs de différents constructeurs, aux caractéristiques différentes et de tester leur comportement dans des scé-narios de trafic routier virtuels. Les propriétés de réflexion d’objets tels que l’image radar d’un camion citerne sont également supportées. les nouveaux concepts et les nouvelles idées peuvent donc être simulés très tôt et de façon réaliste sur ordinateur, permettant d’accélérer le déve-loppement de véhicules intelligents.
