本文原刊登于Ansys.com：《2026 R1 AVxcelerate Sensors Software Integrates NVIDIA Omniverse To Speed Self-Driving Innovation》
作者： Laura Carter | 新思科技旗下Ansys，资深媒体关系专员
编辑整理：刘宏鲲 | Ansys 高级应用工程师
自动驾驶汽车（AV）开发本质上是非常复杂的，因为测试并验证此类系统的安全性是一项艰巨的任务。
在过去几年中，仿真主要用于测试系统的各个单独方面。但现在，随着AV系统日益复杂、运行设计域（ODD）不断扩展，仿真在安全测试中的重要性也呈指数级增长，以适应这一转变。
如今，AV开发的成功不仅在于使用孤立的仿真工具，还来自于基于物理的、传感器感知数字孪生系统（即对物理对象、系统或过程的虚拟表示，利用实时数据对其整个生命周期的行为与性能进行仿真）之间的交互，且这些系统连接在一个传感器数据处理流程中。
为此，AVxcelerate Sensors仿真软件2026 R1版本集成了NVIDIA Omniverse库集合，以及用于开发物理人工智能应用的NVIDIA NIM推理微服务，从而推动一种创新的AV开发方法，通过数字孪生，在统一的开发流程中打通真实世界与虚拟环境之间的交互。
可靠的车辆系统网络是自动驾驶功能的基础。我们必须考虑这些系统在不同照明、天气及其他环境因素影响下的互操作性。
AVxcelerate Sensors与Omniverse的集成通过利用数字孪生，在统一的工作流程中实现了真实世界与数字世界的连接。
借助Omniverse生态系统，工程师可以在工作流程框架内对驾驶环境进行数字化重建，并基于先进的物理模型开展高保真度传感器仿真。
新思科技旗下Ansys产品管理高级经理Emmanuel Follin表示：“通过将AVxcelerate Sensors与Omniverse相结合，我们基本上实现了真实与虚拟世界之间的闭环。我们可以捕获真实世界的数据信息，对其进行数字化重建，在该虚拟环境中进行基于物理的传感器仿真，并最终通过可扩展的环境变体实现更可靠的验证。这样，就构建了一条从上路到芯片的持续验证流程。”
这种独特的方法，使工程师能够自由创建可复现复杂真实环境条件的虚拟场景。该解决方案充分利用了Ansys和NVIDIA产品的功能，通过可扩展的驾驶环境变体来实现多种测试场景。物理精度与数字可扩展性的结合，有助于为更高效、更可靠的AV系统开发方法奠定基础。
AVxcelerate Sensors软件2026 R1版本的多项功能改进，正在重塑Omniverse中数字化重建环境的准备方式。这些改进将原本碎片化的仿真环境创建流程，转变为从道路到芯片的更连贯流程，从而实现更快、更可靠的虚拟验证。
新思科技旗下Ansys产品管理高级经理Lionel Bennes表示：“为保证仿真的物理可靠性，需要对重建环境进行编辑和增强。这包括将提取的场景导入Omniverse、优化几何结构和语义、应用多物理场，并确认资产符合AVxcelerate软件的仿真要求。”
AVxcelerate Sensors软件2026 R1版本通过引入以下几项关键功能，简化了将Omniverse集成到整体工作流程的过程：
导入并增强所提取的真实场景的能力。导入场景后，工程师可以优化几何结构、调整语义细节，并应用Ansys多物理场材料（光学、电磁和热学的多光谱）。这可确保资产能够复现真实物理属性，并针对传感器仿真进行优化。
直观的图形处理单元（GPU）原生工作流程，可简化环境创建。工程师可以使用相关工具快速构建大规模三维地理空间环境，并直接支持Cesium或TurboSquid等内容库，以便即时访问预构建的高质量、可用于仿真的USD资产。
Omnigraph以及NVIDIA Omniverse中的随机化工具（如Replication）实现了场景的可控变化。现在无需手动重置资产位置，即可为数据集引入多样性。这种更简化的传感器感知数字孪生构建方法，可减少环境准备所需的手动工作量。
突出了资产可扩展性和可重用性。具备在多个场景中使用相同环境的能力，支持高效生成可靠、多样化的验证数据集。更加注重自动化和一致性，既可节省时间，又能提高仿真输入的保真度。
最终，通过这些改进，能够构建基于物理的、面向传感器的数字孪生系统，以支持先进自动驾驶系统的开发。
AVxcelerate软件的核心优势：
基于物理的合成传感器生成
无论是摄像头、雷达、热成像摄像头还是激光雷达，传感器对AV功能都至关重要。它们提供的数据，可为车辆感知系统提供信息。AVxcelerate Sensors软件提供了GPU原生、物理精确的传感器仿真，可在虚拟环境中测试车辆传感器感知。最终，这种信息采集将助力更可靠的AV系统设计。
Bennes表示： “Omniverse集成依托于AVxcelerate Sensors基于物理的合成传感器生成功能，无需新的道路测试，即可实现高保真度感知输入。”
以下AVxcelerate Sensors功能对该集成至关重要：
光传播引擎，通过对真实光行为进行建模，实现多光谱摄像头传感（一种能够在电磁光谱多个波段获取光信息的技术）。记录在各种照明和天气条件下（例如眩光、反射和光散射）的交互情况，以生成逼真的图像数据，用于复现各种真实场景中的挑战。
基于物理的雷达建模，通过准确复现信号传播及其与周围物体的相互作用，提高雷达仿真的逼真度。该方法能够对雷达行为进行精确仿真，并结合材料属性、表面角度、环境条件等因素实现情境化建模。工程师可以捕获并优化传感器在各种情况下（包括罕见的边缘场景）的性能。
传感器仿真流程，AVxcelerate Sensors软件提供了一种可靠方法，可生成高质量传感器数据。利用该软件，可对摄像头、雷达及其他感知设备开展基于物理的高精度仿真。该工具可确保用于开发和验证的输入与现实世界高度吻合，使工程师能够在设计流程早期预测并解决潜在挑战，同时消除仿真与现实之间的差距。
将AVxcelerate Sensors-Omniverse流程集成到现有AV开发工作流程中，有望从根本上改变自动驾驶系统的设计、测试与验证方式，从而进一步减少对物理原型和道路测试的依赖，同时缩短开发周期。工程师可以依靠高保真度仿真输入的一致性，满怀信心地开展感知算法验证、优化传感器配置，并确保自动驾驶系统的整体可靠性。
Follin总结道： “这种以更高精度仿真真实环境和传感器行为的新能力，有助于对边缘案例和复杂场景等原本难以被重现的情况进行全面评估。采用这种方法，团队能够在流程中更早地优化自动驾驶系统。”
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