道路上行驶的车辆正因此变得越来越 "聪明"，也越来越安全。使用传感器可以让汽车在危险发生之前就能预知到将要发生的危险，从而预测出驾驶员或者智能驾驶系统应该采取的行动。但是，传感器应该观察到什么，有哪些相关的交通场景来测试智能驾驶系统？如何将传感器探测到的环境信息转化为车辆的反应，周围环境会有哪些干扰，这些意外干扰对车辆的影响是什么，更具有挑战性的是，目前行业中智能驾驶的发展趋势是多传感器的融合技术，如何确保来自不同传感器的信息融合在一起，使车辆做出适当的、安全的响应？一般来说，当整车仿真用于车辆概念研究的时候，仿真真正的价值在于评估不同的系统架构的整车或者零部件性能，例如智能驾驶仿真可以用于评估不同的传感器融合方案对周围环境感知的边界。在算法开发阶段，车辆仿真可以有效验证策略的可行性，同时也可以基于仿真进行虚拟标定，从而将整车标定的一部分工作转移到室内台架或者PC进行，有效缩短标定时间。同时在产品验证阶段，无论MIL SIL PIL HIL 还是VIL都离不开车辆仿真的身影，欢迎大家本周末和小明师兄一起聊聊仿真在传统整车及零部件开发以及在智能驾驶开发中的应用！
