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XM-927仿真標準牙模型 ? XM-927仿真標準牙模型用螺釘固定，可拆分為3部分。 尺寸：自然大 材質：PVC材料

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產品詳細介紹1.系統方案ANSYS高精度自動駕駛仿真驗證平臺提供了基于物理的三維場景建模、基于語義的道路事件建模、基于物理光學屬性的攝像頭和激光雷達的仿真、基于物理電磁學屬性的毫米波雷達的仿真，從而實現多傳感器、多交通對象、多場景、多環境的實時閉環仿真。其主要功能如下：1)開放式交通場景編輯模塊，自定義設定道路和交通場景，可以自定義設定道路兩旁的建筑物，綠化帶等等；2)可以根據用戶需求，自定義設定道路場景上的交通流，可以自定義設定道路上來往的車輛，行人和交通指示燈；3)可以根據客戶需求，自行設定主動駕駛（或算法控制車輛）的車輛動力學參數；4)支持高精度的三維場景仿真和基于環境光的模擬；5)支持高精度的物理屬性的傳感器仿真，包括毫米波雷達的仿真、攝像頭的仿真和激光雷達的仿真；6) 此外，考慮到能更加逼真地反映“人—車—路”在環仿真測試，該平臺還提供了開放的接口，可以與實物傳感器、VR設備、控制器、各類測試數據進行無縫的聯入，從而更好的滿足不同級別、不同目標的測試仿真要求。2.      系統構成下面分別介紹本平臺各模塊的構成。2.1.自定義道路環境ANSYS自動駕駛仿真平臺提供了一套自定義道路場景的設計工具，具備直道、彎道、曲線等設計能力，支持道路寬度、長度、半徑、方向、車道數量、車道方向、車道限速、車道類型等的編輯。同時，該設計工具支持高架等不同高度道路以及不同坡度傾角、道路交叉口、匝道、并道等的定義。還支持車道線的自定義化建模，包括單線、雙線、實線、虛線、車道線紋理、顏色等一系列車道線類型。同時，軟件集成豐富的環境模型庫，如樹木、建筑物、交通標識、路燈、電線桿、綠化帶、動物，施工路段障礙物和設施、交通行人等對象模型，可根據用戶需求對道路場景進行快速建模。除了自定義場景外，ANSYS自動駕駛仿真平臺還支持導入OpenStreetMap等3D高精地圖，自動生成與地圖匹配的道路模型。2.2.自定義交通場景ANSYS自動駕駛仿真平臺還提供了快捷的基于語義的道路交通流設計，包括車道行駛規則、車輛及行人行為、交通指示牌行為，以及某一時刻各交通對象交通行為的精確數據輸出。此外，交通對象的行為也可以人為定義，包含如車輛駕駛行為、突然變道、突然加速、行人亂闖紅燈和人行道等一系列場景的仿真，同時軟件內部車輛和行人之間可自定義交互與否，即可仿真自動避讓行人和忽視行人發生碰撞等行為。軟件內嵌腳本語言定義，同時也支持如Python，C++等語言的接口控制來定義交通行為。如下圖所示，為通過語義級的腳本語言來定義車輛和行人等交通對象的行為。2.3.構建車輛動力學模型除了上述的道路場景以及交通流的搭建能力之外，ANSYS自動駕駛仿真平臺同樣提供了基于總成特性的車輛動力學模型，并提供了以下性能參數的配置：?底盤參數，如長寬高、軸間距、重量等；?性能參數，如最大時速、引擎轉速等；?轉向參數；?輪轂參數；? ……同時，軟件還提供了各類特性參數的預定義實驗數據，方便用戶對所定義車輛的特性進行快速的測試驗證。相關的實驗數據有：?加速特性實驗數據；?剎車特性實驗數據；?轉彎特性實驗數據；?方向盤特性實驗數據；?側風實驗數據；?障礙物和轉彎實驗數據；?……ANSYS自動駕駛仿真平臺還支持外部車輛動力學模型的導入和集成，如CarSim車輛動力學模型，以及用戶自研的車輛動力學模型。2.4.基于物理真實的三維場景建模在無人車輛的物理仿真中，除了前述關于道路場景，交通流以及車輛動力學模型的建模能力外，ANSYS自動駕駛仿真平臺的最大特點和優勢在于提供基于物理真實的三維場景建模和ray-tracing的圖形算法。使得上述的場景的構建與物理真實達到一個高匹配度，以此對無人車中傳感器的感知和后期控制算法的驗證提供了很好的準確性和真實性，以減少場景搭建的缺陷所帶來的傳感器和感知算法的決策錯誤。在整個基于物理真實的建模平臺搭建中，ANSYS 自動駕駛仿真驗證平臺會通過對以下物理真實參數的定義和基于ray-tracing的圖形算法來保證仿真的準確性和真實性：?環境光源的定義，包括：?天空的照度值；? 基于經緯度的太陽光的照度和位置定義；?環境場景中各種點光源以及面光源的定義（光譜+IES+XMP）；?車輛照明系統的光源定義（光譜+IES+XMP）；?環境場景中包括道路，建筑，車身等一系列材料表面光學屬性的定義。其中各個光源的定義通過導入相關定義文件，如下圖所示：如前述所講，材料表面光學屬性通過ANSYS開發的一套OMS材料物理光學屬性BRDF測量儀硬件設備，對用戶所需仿真的場景材料庫進行探測，并將探測所得材料表面光學屬性BSDF函數附在前述場景建模的所屬材質表面，從而在ray-tracing的圖形算法下仿真得到一整套完整的考慮外部環境光以及物體表面光學屬性的物理真實的三維場景建模。同時ANSYS自動駕駛仿真平臺還提供豐富的材料庫供客戶場景建模使用。2.5.基于物理真實的多傳感器模型融合和系統級仿真在無人車輛中，除了前述ANSYS自動駕駛仿真平臺能提供的基于物理真實的場景建模能力外，同樣集成了包含攝像頭，激光雷達和毫米波雷達的感知系統模型仿真。可以實現物理級的實時動態仿真，即在基于物理真實的道路場景以及交通流定義完成，添加環境光源以及材料表面光學屬性后，通過搭建智能駕駛模擬器來實現感知系統的動態實時仿真驗證，研究環境以及交通流對感知系統的影響。同時，ANSYS自動駕駛仿真平臺還支持如C++/ANSYSSCADE/SIMULINK等外部接口的控制算法來對傳感器的輸出進行數據處理和驗證，包括SIL, HIL等多級別仿真驗證。1)      基于物理的攝像頭系統級仿真在基于物理的攝像頭系統級仿真階段，ANSYS自動駕駛仿真平臺通過定義攝像頭的如下物理參數得到RAW圖像用以對攝像頭供應商進行驗證或者硬件在環系統的仿真驗證。攝像頭系統級仿真參數模型參照EMVA1288標準建模，主要包含：? 鏡頭模型?鏡頭材料；? 焦距；?孔徑光闌；?鏡片透過率函數；? 畸變等；?成像儀模型?分辨率；?尺寸；?曝光時間；? 噪聲系數；?量子效率；?增益等；?處理器模型? 攝像頭位置?風擋參數?入射角；?折射率；?厚度；?透過率函數等。基于以上物理參數的建模以及對場景環境光源的考慮和材料表面光學屬性的影響，在系統級仿真中攝像頭輸出與真實匹配度高度一致的RAW圖像。如下圖所示ANSYS自動駕駛仿真平臺的攝像頭實時輸出提供給感知算法的車道線識別。2)      基于物理的激光雷達系統級仿真類似于攝像頭的系統級仿真，激光雷達的系統級仿真通過準確定義的激光雷達參數，通過發射和接收生成的點云圖對用戶構建的場景和交通流進行感知探測并驗證相關感知算法。支持多種激光雷達模式（掃描式，旋轉式）。激光雷達的建模參數包括：?掃描式?最大和最小探測距離；? 橫向視場角；?縱向視場角；?分辨率等；?旋轉式?最大和最小探測距離；?旋轉速率；?最大線數等；如下圖所示為ANSYS自動駕駛仿真平臺的激光雷達實時探測深度圖與攝像頭輸出RAW圖像相匹配。3)      基于物理的毫米波雷達系統級仿真毫米波雷達的系統級別仿真通過ANSYS特有的ROM降階技術，以HFSS軟件為模擬工具，可以通過內嵌接口工具與ANSYS自動駕駛仿真平臺結合實現毫米波雷達與攝像頭和激光雷達的同步實時仿真，得到雷達回波的成像結果并進行分析。2.6.實時閉環仿真系統如前述通過對環境、場景、交通流的建模構造出無人車輛的運行場景和軌跡，同時耦合如攝像頭、激光雷達和毫米波雷達的感知系統的仿真，通過開放的API接口，可以方便的進行外部自動駕駛算法的集成。從而形成實時閉環的駕駛系統仿真。2.7.基于物理的智能頭燈照明仿真系統隨著智能駕駛輔助系統（ADAS）的逐漸普及和行業發展，車輛智能化頭燈照明系統也逐漸成為當前行業的發展趨勢和應用熱點。ANSYS自動駕駛仿真平臺Headlamp模塊通過ANSYS特有的物理級仿真引擎，為客戶提供真實的車輛頭燈路面光型分布測試和動態駕駛與智能頭燈仿真測試。除了前述在三維環境建模中通過ANSYS OMS設備進行材料表面光學屬性的采集與賦值外，為了保證接近真實的物理仿真光型，Headlamp模塊同樣對光源進行仿真模擬，包括車燈光源，自然光光源，路燈光源等。定義方式包含如：?光源光強分布IES文件；?光源光譜spectrum文件；?光源強度等；如下圖所示分別為不同光源的光譜分布和車燈光源的IES定義文件。基于環境和光源的物理仿真，可以實現車輛前照燈遠光，近光，側燈的切換以及光強的實時切換控制，同時豐富的光度學分析工具，包含色度學，光度學，等照度線，等照度區域等信息便于分析光分布情況。支持的25米目標墻光分布信息用于分析驗證頭燈光分布是否符合標準。除了靜態光型分布驗證，ANSYS Headlamp開放的如C++，SCADE，Simulink的光型數據接口支持客戶自定義化的智能頭燈開發與驗證，同時豐富的動態駕駛模擬和場景仿真也可以幫助客戶實現實時的動態駕駛頭燈驗證，如AFS，ADB，矩陣頭燈，像素頭燈等智慧頭燈的仿真與測試驗證，基于IIHS動態頭燈測試標準的夜間測試驗證。ANSYS VRXPERIENCE 駕駛仿真軟件由SCANeR?提供技術支持要滿足自動駕駛車輛的嚴格安全標準，需要測試數百萬種情境下的世界、交通和天氣的所有復雜交互。物理測試需要數十億英里的真實環境駕駛，這需要數十年開發時間和巨額成本。ANSYS VRXPERIENCE 駕駛仿真軟件由經 AVSimulation驗證的 SCANeRTM 提供技術支持。這是一款開放式的可擴展模塊化仿真解決方案，用于構建真實度極高的虛擬環境。ANSYS VRXPERIENCE 駕始仿真軟件由 SCANeR 提供技術支持，可根據各種目標和性能要求進行測試。它集成了高清 (HD) 地圖生成的道路狀況與資料庫、交通狀況、天氣情況及車輛動力學等內容。任何自定義車輛模型都可以通過 FMI、C/C++、ANSYS Twin Builder 或 Simulink 進行連接。SCANeR 支持的 VRXPERIENCE 駕駛仿真軟件還集成了所有駕駛員硬件模擬器界面，幫助打造出最具真實感的駕駛體驗。SCANeR是一個全面的交通場景仿真軟件套件，專門用于汽車和運輸仿真，解決ADAS，自動駕駛車輛，HMI和前燈使用案例的測試和駕駛問題。SCANeR提供構建超逼真虛擬世界所需的所有工具和模型：道路環境，車輛動力學，交通，傳感器，真實或虛擬駕駛員（自動駕駛），車前燈，天氣狀況和場景腳本。它不是一個“黑匣子”工具，而是一個真正的科研實驗專用的模塊化仿真平臺，靈活，可擴展和開放，滿足研究人員和工程師的需求。它的多功能性使得整個設置成為可能：驅動模擬器Simulator，模型在環MIL，軟件在環SIL，硬件在環HIL。ANSYS VRX平臺是一個全面的交通場景仿真軟件套件，專門用于汽車和運輸仿真，解決ADAS，自動駕駛車輛，HMI和前燈使用案例的測試和駕駛問題。ANSYS VRX平臺提供構建超逼真虛擬世界所需的所有工具和模型：道路環境，車輛動力學，交通，傳感器，真實或虛擬駕駛員（自動駕駛），車前燈，天氣狀況和場景腳本。它不是一個“黑匣子”工具，而是一個真正的科研實驗專用的模塊化仿真平臺，靈活，可擴展和開放，滿足研究人員和工程師的需求。它的多功能性使得整個設置成為可能：驅動模擬器Simulator，模型在環MIL，軟件在環SIL，硬件在環HIL。歐洲2.0旨在滿足場景密度要求，同時通過利用SCANeR?的新磁貼系統管理，可以創建有效的場景控制。由于其大尺寸和地形多樣性，歐洲2.0提供了許多機會。使用歐洲2.0，您將能夠使用各種實驗（ADAS的開發，管理事件的研究等），以便在許多移動車輛上快速和長時間駕駛：公路，高速公路，山脈（雪，曲線和銀行） ，城市，休息區等由于SCANeR?即將推出的新“國際化”功能，客戶可以自動將標志和道路標記更改為其他國家/地區（DE / US / MX）。使用SCANeR?studio的Terrain模式可以輕松導入GIS數據。據外媒報道，ansys宣布與avsimulation合作，將avsimulation的仿真技術與ansys的沉浸式自動駕駛仿真解決方案相結合，加快自動駕駛汽車進入市場的步伐。為了達到嚴格的自動駕駛安全標準，需要在數百萬種場景中，測試自動駕駛汽車與周圍環境、交通和天氣之間的復雜互動。該測試需要對原型車進行數十億英里詳盡的物理道路測試，花費數十年的開發時間和成本。ansysvrxperience有助于減少物理原型測試，節省時間。它是ansys的沉浸式解決方案之一，結合了虛擬現實功能與物理仿真。使工程師能在日常駕駛條件下，測試、驗證以及體驗自動駕駛系統和車輛性能，一天之內就能完成數百萬英里虛擬測試。vrxperience包括hmi測試、物理傳感器仿真（包括雷達、激光雷達、攝像頭和超聲波）、嵌入式軟件控制集成以及前照燈仿真，并與仿真數據管理和系統安全分析連接。avsimulationscaner studio嵌入vrxperience，作為其駕駛模擬器模。avsimulationscanerstudio是一個開放的、可擴展的模塊化仿真解決方案。它能創建真實的虛擬世界，使用戶在高性能集群或者公共云中，例如微軟azure，模擬成千上萬種多變的駕駛場景。scaner?融合了高清地圖和資產庫生成的道路、交通狀況、天氣條件、以及汽車動力學等。雷諾集成cae & plm工程副總裁olivier colmard表示，“虛擬樣機和大規模仿真是確保自動駕駛汽車安全的關鍵。雷諾車隊利用avsimulation及其scaner studio技術，可以在百萬種駕駛場景中設計、模擬和測試自動駕駛系統，驗證汽車安全性。此次合作有助于以減少物理測試，縮短上市時間，確保安全。”ansys系統事業部副總裁兼總經理eric bantegnie表示，“vrxperience與scaner駕駛模擬器結合，將使原始設備制造商、第一級和第二級客戶能夠快速追蹤三級到五級自動駕駛汽車的創建、集成和認證。此次合作有助于汽車制造商降低開發成本，加快自動駕駛汽車交付進度。”AVSimulation與ANSYS之間的戰略合作伙伴關系通過虛擬測試加速了自動駕駛汽車的設計和驗證，可在一周內實現數百萬英里的數字道路測試。此次合作將AVSimulation的革命性仿真技術與ANSYS的沉浸式自動駕駛模擬解決方案相結合，大大加速了自動駕駛汽車向汽車制造商推向市場的道路。作為其駕駛模擬器模塊嵌入在VRXPERIENCE中，AVSimulation經過驗證的SCANeR?Studio產品是一個開放且可擴展的模塊化仿真解決方案，可創建超逼真的虛擬世界，使用戶能夠模擬數千種高性能集群或多種可變性的駕駛場景。公共云，例如Microsoft Azure。SCANeR?融合了高清地圖和資產圖書館生成的道路，交通狀況，天氣狀況，車輛動力學等。“通過這種合作伙伴關系，AVSimulation和ANSYS提供了驚人的廣度和深度的技術，使汽車制造商能夠大幅降低開發成本，加快向客戶交付自動車輛”，ANSYS系統業務部副總裁兼總經理Eric Bantegnie說。有關官方新聞稿的詳細信息：https：//www.prnewswire.com/news-releases/avsimulation-and-ansys-speed-development-of-safe-autonomous-driving-for-automakers-300873669.html

集成電路制造工藝虛擬仿真是模擬實際工廠，對集成電路產業的晶圓制造、芯片制造和封裝制造工藝，與真實生產操作環境和工藝環境下的虛擬現實仿真。

本產品主要用于輔助中高級院校、中藥學院等專業日常課堂教學使用。整合相關中藥、飲片等文字及圖片資料，構建數字化的學習平臺，該系統包括野外采摘，炮制，中草藥鑒別等模塊，使用者可通過虛擬現實手柄對虛擬場景中的中草藥進行操作，實現一個操作者佩戴VR頭戴顯示器進行操作，其余人佩戴3D偏光眼鏡進行多人觀察的一拖多功能，多次操作，反復實踐，突破時間和空間的限制，降低實驗教學成本，節約實驗教學資源，填補現場教學的空白。

黑龍江交通職業技術學院是省教育廳直屬的一所公辦高等職業院校。學院始建于1946年，2014年成為黑龍江省首批優秀骨干高等職業院校，2017年成為黑龍江省高水平高職院校立項建設單位。 學院鐵道專業特色鮮明，是黑龍江省唯一一所鐵路運營類高職學院，也是我國鐵道類專業最齊全的高職院校之一，鐵道專業綜合辦學實力、鐵路專業人才培養規模在全國同類高職院校中位居前列。辦學70多年來共培養了5萬多名畢業生，為我國鐵路事業發展輸送了大量專門人才。 學院辦學規模較大，在哈爾濱市和齊齊哈爾市分別設有3個校區。現開設17個專業，其中鐵道機車、鐵道車輛、鐵道供電技術、鐵道交通運營管理專業列為黑龍江省高水平建設專業。現有普通高職在校學生10468名。同時，與北京交通大學聯合舉辦遠程教學，成為北京交通大學現代遠程教育教學中心，現有網絡專科、本科學歷教育學生5000余名。 學院師資力量雄厚，現有專職教師422名，其中教授、副教授136名、具有碩士以上學位教師比例占38%，全國軌道交通職業教育名師3名、省級教學名師3名。 學院實訓基地完備，共建有105個校內實訓基地、實訓室，其中鐵道綜合演練場、電氣化鐵道演練場、有鐵道機車模擬駕駛、列車運行自動控制、鐵道信號設備檢修、鐵道工程等校內實訓基地在全國鐵道類高職院校中處于先進地位。學院加強與全國各鐵路局等企業合作，共建有89個校外實訓基地，能夠滿足學生實習實訓需求。 學院深化校企合作，積極探索產教融合、協同育人模式，80%左右的學生實行訂單培養、學徒制培養。學院實行準軍事化管理，強化德技雙修，畢業生以應用能力強、綜合素質高而贏得用人單位好評。近年來畢業生就業率一直保持在95%以上，其中75%以上面向鐵路等國有大型企業就業，涌現出了一批杰出畢業生，有62名畢業生榮獲“火車頭獎章”或鐵路局先進個人。 學院堅持“立足龍江、服務鐵路、輻射全國”的辦學定位，致力于培養高素質技術技能人才，開放辦學，改革創新，特色強校，努力把學院建成國內一流、國際有影響的高職院校。

重慶軌道交通從單線運營向線網運營轉型，其規模和復雜性提升的同時，也 對軌道交通的網絡化管理和運營提出挑戰。兩路口、牛角沱、大坪等軌道交通站 點經常出現客流過度飽和狀態，尤其是工作日早、晩高峰時段、大客流事件和突 發事件情況下。由于缺乏軌道交通路網內詳實的客流分布特征和精準的客流預測 手段，運力配置方案、客運組織方案、地鐵站內緊急突發事件的預警及疏散方案 也難以有效制定，致使乘客滯留、造成安全隱患。無論是從軌道交通運營安全角度，還是社會經濟效益角度，以軌道交通客流 大數據為基礎，依托公共交通大數據平臺，分析客流分布特征，實現短期客流精 準預測，為運力配置、客運組織、突發事件預警及疏散提供有效保障，指導運營 優化，提高運輸效率，控制運營成本，已成為全面提升重慶市軌道交通運營水平 亟待解決的重點、難點問題。

重慶軌道交通從單線運營向線網運營轉型，其規模和復雜性提升的同時，也 對軌道交通的網絡化管理和運營提出挑戰。兩路口、牛角沱、大坪等軌道交通站 點經常出現客流過度飽和狀態，尤其是工作日早、晩高峰時段、大客流事件和突 發事件情況下。由于缺乏軌道交通路網內詳實的客流分布特征和精準的客流預測 手段，運力配置方案、客運組織方案、地鐵站內緊急突發事件的預警及疏散方案 也難以有效制定，致使乘客滯留、造成安全隱患。 無論是從軌道交通運營安全角度，還是社會經濟效益角度，以軌道交通客流大數據為基礎，依托公共交通大數據平臺，分析客流分布特征，實現短期客流精 準預測，為運力配置、客運組織、突發事件預警及疏散提供有效保障，指導運營 優化，提高運輸效率，控制運營成本，已成為全面提升重慶市軌道交通運營水平 亟待解決的重點、難點問題。 本成果以歷史客流數據分析研究為起點，通過軌道交通客流預測，為軌道交通運營優化提供科學依據，以提高軌道交通服務質量，方便市民出行，為重慶市新發展需要創造更大經濟效益和社會效益。