Empower Autonomous Driving

PanoSim主要参与的《汽车动力学仿真分析软件工具测评规范》正式发布

PanoSim受邀出席并参展2024“国际车联网与智能汽车测试技术”创新联盟年会

PanoSim参与撰写的《智能网联汽车蓝皮书（2023-2024）》正式发布

2024-06-13 20:42 浙江近日，吉林大学&北京航空航天大学汽车电控与智能化研究室（VCI）团队应邀参加了2024年新能源汽车高校科普公益行活动——走进天津理工大学，为老师和同学们带来了主题为《基于数字虚拟化技术的汽车智能网联人才培养》的学术讲座。“2024年新能源汽车高校科普公益行”由中国青年创业就业基金会、国家新能源汽车技术创新中心共同主办发起，浙江天行健智能科技有限公司（Pa...

在近期举办的第十一届国际智能网联汽车技术年会（CICV 2024）上，浙江天行健智能科技有限公司（PanoSim）与国家智能网联汽车创新中心（CICV）整车虚拟与人机共驾实验室联合发布了“高精度车辆动力学仿真软件PanoCar”。车辆动力学仿真软件在车辆设计和开发过程中发挥着至关重要的作用，更是汽车电动化和智能化仿真测试不可或缺的重要工具。这类仿真软件长期以来被欧美所垄断。PanoCar作为...

PanoSim 作为智能网联一体化仿真平台，集高精度车辆动力学模型、高逼真行驶环境及环境传感器模型和丰富的测试场景于一体，支持与Matlab/Simulink联合仿真，提供包括离线仿真、实时硬件在环（XIL）等在内的一体化解决方案；支持包括ADAS/V2X/AD等在内的研发与测试，支持虚实融合的数字孪生、集群与高并发云仿真等。 PanoSim 在强大的智能网联一体化...

2023 CIAC第二届“汽车自动驾驶仿真测试技术与应用”专家讲座

势如破竹，方能直上云霄 11月15日，天行健智能科技（PanoSim）再创佳绩，成功获批“浙江省天行健自动

2023 CIAC第二届“汽车自动驾驶仿真测试技术与应用”专家讲座

2023年10月31日，2023中国智能网联汽车算法挑战赛（CIAC 2023）预选赛完美收官。作为行业最具

近期，2023中国汽车工程学会年会暨展览会（2023SAECCE）在北京北人亦创国际会展中心圆满闭幕。Pan

相约北京，不见不散！

虚拟仿真平台| 面向智能网联教学的智能驾驶模拟器（PanoDrive-E）

2023 CIAC第二届“自动驾驶仿真测试技术与应用”专家讲座由中国智能网联汽车算法挑战赛（CIAC）执行委员会筹划并举办，旨在通过邀请来自国内外自动驾驶领域的行业先锋和学术大咖，分享其研究成果、实践经验，共同探讨自动驾驶仿真测试技术和产业发展面临的关键技术和重大挑战，分析未来汽车自动驾驶仿真测试技术的发展趋势和市场前景。2023 CIAC第二届“自动驾驶仿真测试技术与应用”专家讲座已成功举...

摘要：This paper proposes an intelligent car testing and evaluation methodbased on digital twins, which is crucial for ensuring the properfunctioning of autonomous driving systems. This method utilize...

本次报告分为四部分：仿真的价值和意义、技术概况与实现方式、技术路径与工程实践及从工程开发到人机协同。

报告分成两部分，一部分是矿山场景的一些产品，另外一方面是基于矿山场景做的虚拟仿真的一些工作

以特斯拉案例为例，分享在特斯拉案例展示的内容之外，仿真产品包括什么内容以及仿真工作的现状和展望

国家智能网联汽车创新中心（以下简称“创新中心”）与浙江天行健智能科技有限公司（PanoSim）共同创立的“智能驾驶联合实验室”近日在北京挂牌成立，标志着国家级创新中心与高科技创新企业携手打造一流智能网联汽车仿真测试高端平台，服务我国智能网联汽车的技术与产业化落地。在创新中心同期举办的 “2023智能网联汽车驾驶员在环虚拟开发与测试技术研讨会”上，PanoSim 受邀出席并作了《面向自动驾驶测...

随着自动驾驶技术的不断创新和快速发展，自动驾驶赛道热度持续上升，特别是应用于封闭或半封闭场地的商业无人驾驶汽车，如无人物流、无人配送、无人环卫等，市场需求旺盛、产业优势明显且技术相对成熟，在短期内更有可能实现商业价值，成为自动驾驶落地的一骑绝尘。无人驾驶汽车的规模化量产离不开安全性、可靠性测试验证。由于封闭场地测试场景单调且数量有限，无法满足瞬息万变的测试需求；而开放道路测试周期长、成本高、...

虚拟仿真平台“PanoSim”入选“年度优秀虚拟仿真系统供应商”，成为了2023第四届全球新能源与智能网联汽车创新峰会暨“智途奖”颁奖盛典的一大亮点。据悉，这是虚拟仿真平台首次入选并成为智能网联汽车的“年度优秀供应商”。“智途奖”是一项专注在新能源与智能网联汽车领域的创新大奖。在汇集全球力量的平台上，“智途奖”为挖掘和表彰领先的新能源与智能网联解决方案而生，鼓励本土与跨国企业、新生力量与老牌...

文章来源：中国日报，中华网等。日前，2022中国智能网联汽车算法挑战赛（2022 CIAC）总决赛圆满落下帷幕。经过预选赛和总决赛的激烈角逐，感知类赛题与仿真类赛题共计决出88项挑战赛奖项。其中，来自“北京航空航天大学”的“跑得快”赛队、来自“北京理工大学”的“雷霆战队”赛队和来自“北京理工大学”的“智驾小分队”赛队，分别斩获仿真类赛题1（大学生方程式场景）、仿真类赛题3（城市交叉口场景）以...

天道酬勤，耕耘不辍，方得累累硕果。近日，基于PanoSim的虚拟仿真教学模式改革课题通过全国高等院校计算机基础教育研究会评审，成功立项；基于PanoSim的多项作品荣获浙江省汽车工程学会2021~2022年度汽车科普作品一等奖、二等奖和三等奖。基于PanoSim的虚拟仿真教学模式改革课题获批立项全球数字化与智能化的浪潮在加速元宇宙、数字孪生等多种新兴技术蓬勃发展的同时，也推动着高等院校教学模...

l 耕耘不辍，丰收可期—成功入围“尖兵”研发攻关计划日前，浙江省科学技术厅公示了2023年度第一批“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目。由浙江绿色智行科创有限公司牵头，联合浙江亚太机电股份有限公司、浙江天行健智能科技有限公司（PanoSim）及北京航空航天大学宁波创新研究院申报的“线控底盘系统研发及自动驾驶车辆产业化”项目成功入围“尖兵”研发攻关计划！“尖兵”“领雁”研发攻关计划是由浙江省级财政...

文章来源：中华网、中国日报网、中国网等2022年11月15日，2022中国智能网联汽车算法挑战赛（CIAC 2022）预选赛完美收官。作为行业最具影响力的赛事之一，大赛自9月30日正式启动以来，吸引了全国数百个高校和企业，包括清华大学、北京大学、北京航空航天大学、吉林大学、复旦大学、同济大学、华中科技大学、东北大学、长安大学等国内知名高校以及长城控股集团、上海帆一尚行科技、中国移动、通信研究...

l 星光不问赶路人，岁月不负有心人近日，浙江省科学技术厅公示了2023年度第一批“尖兵”“领雁”研发攻关计划立项项目。由浙江天行健智能科技有限公司（PanoSim）牵头，联合浙江大学、浙江绿色智行科创有限公司、浙江省计量科学研究院及福瑞泰克智能系统有限公司申报的“自动驾驶仿真软件及数字孪生应用”项目成功入围“领雁”研发攻关计划！l 御风而行，方可扶摇直上“尖兵”“领雁”研发攻关计划是浙江省科...

LiDAR sensors have played more and more important role on Intelligent and Connected Vehicles (ICV) and Advanced Driver Assistance Systems (ADAS).

The paper analyzes the mechanism of automobile millimeter wave radar noise, this paper does not study radar noise from the angle of signal processing

Intelligent driving, aimed for collision avoidance and self-navigation, is mainly based on environmental sensing via radar, lidar and/or camera.

Environmental sensing and perception is one of the key technologies on intelligent driving or autonomous vehicles.

In recent years, intelligent vehicles have become one of the major research topics in vehicle engineering and have created a new opportunity for the automotive industry. Simulation and real experiment

This study addresses the virtual testing of intelligent driving, examines the key problems in modeling and simulating millimeter wave radar environmental clutter, and proposes a modeling and simulatio

Radar simulation models can effectively overcome the drawbacks of real vehicle experiment and speed up the development process of intelligent vehicle technologies based on millimeter wave radar via vi

With the common use of lidar sensors on intelligent vehicles, the simulation of lidar in autonomous driving is necessary. This study proposes an innovative lidar modeling method, and introduces soluti

本文在深入调研现有研究现状的基础上,提出了一种几何模型加物理模型的混合建模新方法,其中几何模型属功能性建模,忽略雷达的物理机理和硬件实现,将雷达对周围场景的探测问题简化为几何体相交问题来处理,实现快速且精确的探测与测量功能;在此理想化建模的基础上进一步通过物理模型模拟基于雷达电磁波回波接受机理的目标探测和信号处理流程,包括叠加噪声和干扰,以使雷达模型输出信号更加接近真实物理实际。本文主要研究工作包

随着自动驾驶分级标准的颁布,智能汽车领域在世界范围内进入了新的发展阶段。在我国“中国制造2025”发展战略的背景之下,智能网联汽车这一概念的诞生更是将汽车智能化技术的重要性提升到产业的高度。汽车智能化技术为行车安全服务,在汽车行驶过程中,碰撞等事故必须被避免或减少。环境危险评估过程可以对危险状况进行估计和预测,行车行驶安全中起着哨兵的作用,具有很高的研究价值。在智能网联汽车体系架构中,传感器与感知

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xxx公司举行盛大招待会 热烈庆祝xxx公司95周年 | xxx专家、xxx教授、xxx专家联合出席xxx公司举行盛大招待会 热烈庆祝xxx公司95周年 | xxx专家、xxx教授、

数字孪生（DT）可以虚拟化地呈现出系统的整个生命周期，非常适合在自动驾驶测试中使用。提出了在有限环境下利用 DT 进行网联自动驾驶测试的方法，即在自动驾驶的仿真测试环境中，利用 DT 的映射实现虚拟复杂道路场景下真实的网联自动驾驶车辆测试。相关实验说明，该方法能够有效地支持开展网联自动驾驶测试。

随着汽车保有量的不断增加，汽车的行驶效率及安全问题变得日益重要，多车跟车作为智能交通中重要的一环，可以有效地缓解交通拥堵，提升通行效率及安全性。在通信技术大力发展的当下，车联网作为智能网联汽车中新的信息感知方式，能够弥补雷达、视觉等传感器的不足，具有超视距、不受天气影响、传输距离较大等优势，可以应用于包括多车跟车在内的多种车辆相关安全控制中，为解决当下的交通问题带来了希望。

防碰撞预警系统作为高级驾驶辅助系统的重要组成部分，主要用于协助驾驶员通过预警潜在的碰撞情形来减小车辆碰撞的危险。通过识别技术或通信的方式检测周围车辆的相对距离和速度，可以实时判断车辆是否处于安全状态，并将预警信息通知给驾驶员，驾驶员根据预警信息采取相应的措施，确保车辆的安全行驶。

我国的公路交通经过几十年的快速发展，里程快速增加。但是我国绝大多数的城际公路仍是双向两车道的低等级公路。在这种双向两车道公路上的超车过程相比较城市道路和高速公路更加危险，情况也更加紧急。由于车辆在逆向超车时初始距离较远且相对速度较快，基于车载感知系统的传统车辆无法对这种极端场景进行预警。

近年来，随着计算机技术以及通信技术的发展与成熟，万物互联的时代已经到来。在此背景下，汽车行业为了满足人们的需求，正逐渐将研究重心偏向智能驾驶以及车联网方面，而属于智能驾驶功能之一的辅助驾驶功能，对于驾驶安全有着重要意义。汽车作为与人们出行密切相关的交通工具之一，驾驶安全尤为重要，辅助驾驶基于可靠的算法以及车联网的信息互通，能预测出人类难以判断的危险情况。

近些年来，随着国内汽车保有量的提升，这在给人们带来了方便，同时也暴露了一系列问题，例如：道路交通事故量的显著增加、行人出行安全受到威胁、道路拥堵形势日益严峻等[46]。因此，结合国家推动智能网联汽车发展的方针政策，组建智慧交通系统的需求日益迫切。针对以上情况，本文设计开发了一个远程驾驶系统。

国内汽车保有量不断增高给城市交通带来了许多问题，所以交通智能化是未来的一个重要发展趋势。而车联网V2X技术则可以让车辆在行驶过程中可以实时与其他车辆和设备通讯，提前对车辆做出危险提醒并且预先规划车辆的行驶路线，提升驾驶的安全性降低交通事故的发生率，同时还可以通过多车协同和车路协同的方式提升道路内车辆的通行效率。

本文针对传统的碰撞时间算法在碰撞时间阈值和碰撞时间计算上的不足，对传统的碰撞时间算法进行了改进。在碰撞时间阈值上，传统的碰撞预警算法采用固定的碰撞时间阈值，当车辆速度很小时，会导致过早预警，造成误报；当车辆速度很大时，会导致过晚报警，造成漏报，驾驶员来不及采取措施。改进的碰撞时间算法采用自适应的动态碰撞时间阈值，该阈值与自车车速有关，并考虑了驾驶员反应时间。

智能驾驶是现代汽车领域的研究热点，是有效解决“人车安全”、“节能环保”、“共享出行”“乘车舒适”、“高效服务”、“畅想娱乐”等社会热点问题的有效途径之一，智能化是汽车发展的必然趋势。智能驾驶仿真测试技术可有效地解决真实物理测试中存在的“周期长、成本高、安全性低、可行性难”等问题，已成为智能驾驶研发的关键基础技术，也必将成为未来智能汽车准入认证中的必备基础环节。

随着城市的发展，道路交通环境愈发恶化，车辆智能化成为必然的发展趋势，各种传感器作为智能化进程中不可或缺的助力，他们的选择与应用也至关重要。激光雷达利用激光束的发射和接收，可以返回大量的数据值，具有很高的角度分辨率与测距精度，在智能汽车中可以实现目标的检测、识别、分类与跟踪等需求，可以说，激光雷达是车辆智能化产业的强大助力。

Region proposal network (RPN) based object detection, such as Faster Regions with CNN(Faster R-CNN), has gained considerable attention due to its high accuracy and fast speed.

Deep convolutional neural network (CNN)-based object detectors perform better than other kinds of object detectorsin recent development. Training CNNs ...

主动避撞作为智能辅助驾驶系统或者自动驾驶系统最重要的功能之一，直接影响着汽车行驶的安全性和单车智能水平，其在提高行车安全性、减少碰撞事故频率等方面具有重要意义；危险碰撞场景的建模对于描述结构化道路上的危险行车场景，建立危险工况下碰撞危险的标准化、归一化描述，或用于后续危险碰撞场景的生成等均具有重要的意义。本文所做主要工作如下：（1）针对现有碰撞危...

参赛拿大奖！

自动驾驶是汽车技术发的主要方向，而深度习为代表 、基于数据驱动的目标检测算法是自动驾驶感知系统的重要组成部分，在汽车自动驾驶领域取得了重要进展。使用车载相机采集的图像数据已经被广泛应用于基于深度方法的模型训练和目标检测 ，但也面临着一些问题：一方面，基于深度学习的目标检测方法依赖大量带有语义标签的数据 。

随着汽车智能化的不断发展， 基于场景的测试与评价技术成为了智能汽车安全上路的关键 ， 然而场景仍面临复杂性特征难以量化分级问题，直接决定了汽车测试的难易...

针对场景及其内容定义不明确、场景基本要素提取多为主观分析和不同测试主体的场景要素选择和设计不可解释等问题，本文中提出一种汽车自动驾驶仿真场景的关键要素提取方法。该方法从自动驾驶系统角度逐级分析场景要素对感知、决策和控制模块的影响，并根据对自动驾驶不同子模块的影响，建立为一种要素-结构-功能平面的映射方程，然后基于平面节点判别矩阵建立场景要素的提取模型，量化场景要素的重要性并进行判别和筛选。最后通过

提前预约，不迷路！

Deep learning has become the main way of the objectdetection task for autonomous vehicles. Meanwhile, this methodtypically requires vast amounts of training data to reach theirfull potential. However,

为解决小概率高风险边缘测试场景的问题，本文提出一种基于场景动力学和强化学习的边缘场景生成方法，实现边缘场景的自动生成，能模拟真实世界中车辆间的对抗与博弈行为的特征。首先将随时间动态变化的场景模型由一组微分方程描述为场景动力学系统；然后利用神经网络作为通用函数逼近器来构造场景黑盒控制器，并基于强化学习实现边缘场景控制器的优化求解；最后以超车切入场景为例，在 Matlab/Simulink 软件进行仿

Advanced driver assistance systems (ADAS) are being developed for more and more complicated application scenarios, which often require more predictive strategies with better understanding of driving e

通过 PanoSim 与 MATLAB/Simulink 联合仿真来验证汽车智能巡航纵向控制方法的有效性和适用性。车载雷达系统对前方所有目标物体进行识别并筛选出有效目标车辆，汽车巡航控制器利用主车与目标车的相对速度与距离对主车辆的驱动工作模式和制动工作模式进行控制，从而实现了车辆的纵向运动。仿真结果表明该控制方法具有较好的纵向控制效果。

Due to growing interest in automated driving, the need for better understanding of human driving behavior in uncertain environment, such as driving behavior at un-signalized crossroad and roundabout,

Deep learning techniques have been widely used inautonomous driving community for the purpose of environmentperception. Recently, it starts being adopted for learningend-to-end controllers for complex

Minimum energy cost with comfort drivingcharacteritics define the ideal human mobility. Recenttechnological advances in most of the Advanced Driver Assistance Systems (ADASs) equipped on electric vehi

Path tracking is a fundamental and important part of the automated vehicles, which ensures the vehicle to drive along the desired path accurately. Although great progress has been made in path trackin

In the control of self-driving vehicles, PID controllers are widely used, because of their simple structure and good stability. However, in a complex self-driving environment, different scenarios have

路径规划是自动泊车系统的重要组成部分，是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战，同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续，增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度，这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题，设计可变半径的 Reeds-Shepp曲线,提出基于混合 A*和该曲线的自动泊车路径规划

Decision-making in uncontrolled intersection is one of the main challenges in urban autonomous driving. This paper proposed a new decision-making framework in uncontrolled intersection based on the in

More and more Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) are entering the market for improving both driving safety and comfort. To improve the system performance, in particular, the acceptance and adap

人机共驾系统可以视为社会属性的人与逻辑属性的车辆智能化子系统通过克服彼此间的决策冲突，最终形成的安全、高效且友好的稳定驾驶模式，是“驾驶人-智能系统”间的最优驾驶匹配。考虑社会因素、伦理因素以及“机驾”系统的智能逻辑属性对智能车辆的影响，人机协同共驾模式将很可能长期存在于智能汽车中。在人机共驾研究中，“人驾”与“机驾”的协同与冲突机理分析是研究基础，驾驶人...

速戳

中国人工智能学会、中国汽车工程学会、中国生产力促进中心协会共同发起，联合国家重点高校和科研机构以及科技公司等主办2022中国智能网联汽车算法挑战赛（CIAC 2022）

针对汽车自动驾驶技术与产品开发面临的痛点与挑战性难题，PanoSim 推出了高精度、高端实时、软硬件一体化自动驾驶仿真实验台 PanoSim-xPilot。PanoSim-xPilot 可广泛支持汽车自动驾驶包括智能驾驶、智能网联、智能底盘、智能座舱等在内的技术研发与产品开发，及产业化所需的测试、验证与评价等。

8月3日，2022 中国（亦庄）智能网联汽车科技周暨第九届国际智能网联汽车技术年会在北京圆满落幕。工信部相关负责人表示，我国智能网联汽车产业呈现强劲发展势头。作为本次活动的深度参与者，PanoSim 携 PanoSim 5 及 PanoSim-xPilot 自动驾驶仿真实验台首次亮相，PanoSim 相关专家也在大会上做了技术方面的分享。

防碰撞预警系统作为高级驾驶辅助系统的重要组成部分，主要用于协助驾驶员通过预警潜在的碰撞情形来减小车辆碰撞的危险。通过识别技术或通信的方式检测周围车辆的相对距离和速度，可以实时判断车辆是否处于安全状态，并将预警信息通知给驾驶员，驾驶员根据预警信息采取相应的措施，确保车辆的安全行驶。目前的前向碰撞预警算法已经相对比较...

本文在 PanoSim 自动驾驶仿真系统和 Simulink 仿真软件进行仿真实验，在高自由度动力学模型下，本文算法实现在超高速( ＞ 220 km/h) 直线及小曲率跟踪路径中横向偏差变化量 Δd 的模 Δd ＜ 0. 1 m、在高速( ＞ 150 km/h) 大曲率弯道跟踪路径中 Δd ＜ 0. 3 m 的性能。结论：本文提出的基于速度自适应预瞄的无模型转向控制算法可以实现全速域、大曲率的路径

针对无交通灯控制的十字交叉路口的无人驾驶汽车主动避让控制问题，基于专用短程通信技术（DSRC），利用多车协作控制算法和矩形检测法建立了基于碰撞时间（TTC）的两车冲突判断模型，预估当前行驶状态下将会发生碰撞的区域。同时从时间和空间两方面设计了消解算法，根据消解算法调整当前行驶状态以避免车辆发生碰撞。采用 PanoSim 与MATLAB/Simulink 联合仿真，结合模糊 PID 控制无人驾驶车辆

With the continuous development of smart vehicles, the accuracy requirements of smart vehicles are getting higher and higher, so the simulation test of smart vehicles is becoming more and more importa

We adjusted the weight vector ofthe reward function so that the value vector of the RL model could continuously approach that of a human driver. Afterdozens of rounds of training, we selected the poli

限于研发周期和成本、工况复杂多样性，特别是安全因素的考虑，传统的开放道路测试试验或基于封闭试验场的测试难以满足智能驾驶系统可靠性与鲁棒性的测试要求。因此，借助数字虚拟技术的仿真测试成为智能驾驶测试验证一种新的手段，仿真场景的构建作为模拟仿真的重要组成部分，是实现智能驾驶测试中大样本、极限边界小概率样本测试验证的关键技术，这对提升智能驾驶系统的压力和加速测评水平显得尤为重要。

The steering feedback torque (SFT) is a key part of driving simulator and steer-by-wire system, which provides drive...

第一本搭配自动驾驶仿真测试软件的彩色版本科应用型教材《智能网联汽车技术原理与应用》，正式出版发行！PanoSim 多位专家参与撰写，作为教材的配套实验工具，PanoSim 为自动驾驶及其教与学提供了强大的虚拟仿真软件支持，简便易学、形象生动、学以致用，让智能汽车在虚拟世界驰骋。

PanoSim自动驾驶仿真民族自主品牌PanoDrive 转向力感模型与实车道路测量数据对比高度一致，与国际知名仿真软件的转向力感模型输出对比有着显著的精度优势。随着人们对驾驶安全性、舒适性的不断追求，自动驾驶已然成为汽车研发的重中之重。与实车道路测试相比，汽车驾驶模拟器可以缩短测试成本和周期，可控性和可观性更强；且可以通过设置各种测试场景，实现危险极限测试，存储更为丰富的数据类型。

PanoSim自动驾驶仿真民族自主品牌自动驾驶要走向应用，需要方法创新——虚拟仿真技术！作为国内自动驾驶仿真行业的领跑者，PanoSim 不念过往，不畏未来，不断磨砺。终于，全新版本的 PanoSim 5 发布啦！

本文重点研究并提出了一套汽车驾驶模拟器主客观评价方法，并将主客观评价评分结果进行加权综合得到总体评分。所提出的评价方法可应用在驾驶模拟器选型中，为企业进行驾驶模拟器采购和后续的设备检定提供参考依据。

近日，浙江天行健智能科技有限公司（PanoSim）获批加入中国汽车工程学会（China-SAE），CSAE官网和公众号都发布了此条喜讯！

天瞳威视（CalmCar）携手PanoSim共同参加了10月26-28日在美国诺维举办的Automotive Testing Expo 2021（美国诺维汽车测试及质量监控展览会）。美国诺维汽车测试及质量监控展览会Automotive Testing Expo由UKIP Media & Events Ltd主办，是美国最大的车辆和零部件测试与验证技术与服务展览，致力于帮助与会企业减少开发时间...

MIH 开放电动车联盟(Mobility In Harmony，MIH)携手PanoSim共同参加了10月20-22日在台北举办的2035 E-Mobility Taiwan（台湾国际智慧移动展）。2035 E-Mobility Taiwan以2035年未来世界的移动为概念，完整呈现电动车与自驾车生态系，整合三电系统、IOV、5G、资安、车载娱乐、人车沟通及共享平台等解决方案，向世界展示台湾...

10月18日晚，在盖世汽车举办的第三届“金辑奖-汽车新供应链百强评选”颁奖典礼上，PanoSim从众多企业和品牌中脱颖而出，荣获自动驾驶领域金辑奖。盖世汽车是具有广泛影响力的全球汽车产业专业信息服务平台。“金辑奖”是盖世汽车设立的旨在激励对中国汽车产业转型升级、做大做强、助力中国汽车强国目标做出突出贡献的企业和品牌，以及行业领军人物。今年是“金辑奖”设立的第三届，是汽车行业的重要奖项。此次荣...

汽车产业作为我国国民经济的重要支柱产业之一，近年来正经历一场巨大变革，以人工智能、云计算为代表的新技术和以数字经济、智能经济为代表的新业态，正推动汽车产业全面重构。为推动智能汽车产业发展，东风公司联合武汉经济技术开发区于2021年9月28-29日在武汉市举办“东方风起领航、智能驾驶跃迁——中国车谷2021智能汽车产业创新发展论坛”。本次论坛以智能驾驶为主线，采用1+6模式，即一个主论坛+六个...

2021年9月24日，由中国人工智能学会（CAAI）、国际欧亚科学院中国科学中心（IEAS-China）联合中共嘉兴市委、嘉兴市人民政府共同主办的“中国国际智能网联技术论坛（China International Forum on Intelligent & Connected Technologies, CIIC）”在红船精神发源地-浙江嘉兴隆重举行。CAAI名誉理事长、中国工程院院士、大...

2021年8月5日，由中国国际智能产业博览会主办，中汽院智能网联科技有限公司承办，中国汽车工业协会（CAAM）、中国汽车工程学会(SAE)及中国人工智能学会(CAAI)等单位大力支持的国内顶级赛事：i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛(虚拟仿真挑战赛)-入围赛成功落幕。经过激烈角逐，“J1501”、“成电梦之队”、“机动小钻风”、“西华智行车队”及“北方工大413”5支参赛队伍脱颖而出成功晋级，...

伴随智能网联汽车和智能交通技术的蓬勃发展，作为其基础支撑技术的V2X（Vehicle to Everything）的探索与实践还将带动“人-车-路-云”协同车联网新型基础设施体系的建设与完善，助力5G、人工智能等信息通信技术在垂直行业的应用推广，促进实现汽车和交通服务的新模式新业态发展。PanoSim将产品和能力汇聚成完善的V2X解决方案，助力主机厂/Tier1/科研机构/测试场等在车路协同...

近期，腾讯智慧出行与浙江天行健达成仿真云战略合作，PanoSim作为国内领先的仿真软件加入到腾讯自动驾驶仿真云生态体系，双方将携手打造领先的智能驾驶云仿真新生态，为仿真云市场提供优质模拟仿真和仿真评测服务。当前信息技术与工业化深度融合，云计算和大数据应用深化落地，智慧出行与智能交通领域迎来全新发展机遇。在此背景下，双方将在以下四方面展开长期战略合作： 仿真软件上云 双方将基...

2021年5月25日，腾讯产业共创营公布了WeCity、FinTech、出行、教育四大赛道最终入选的110家企业名单。PanoSim作为业界领先的汽车智能驾驶仿真测试、验证与评价的关键一体化平台从上千家企业中脱颖而出，成为出行赛道入围的26家企业之一。浙江天行健智能科技有限公司是一家由国家特聘专家领衔、国内外高端专业人才组成的汽车智能驾驶技术与产品研发的高科技企业，是国内最早从事汽车智能驾驶...

本网讯 (记者 郭柏良) 为促进校企合作，合力培养应用型人才。12月23日下午15时，浙江天行健智能科技有限公司市场运营副总裁秦相、市场部部长李华、高级销售经理李赵见一行来访华南理工大学广州学院汽车与交通工程学院出席签约联合实验室框架协议暨揭牌仪式。汽车与交通工程学院院长李礼夫、副院长姜立标、汽车服务工程教研室主任张明容等相关科研人员出席了此次仪式。 仪式伊始，张明容从发展历程、办学优势、办...

（北京交通大学电气工程学院队、天骥智能车队、JLU.633队和京龙智能交互团队分享比赛心得）2020世界智能驾驶挑战赛于今年6月成功举办，大赛包括无人驾驶挑战赛、智能驾驶仿真赛和信息安全挑战赛。其中，智能驾驶仿真赛支持参赛队伍将算法接入仿真场景数据库，从而获取PanoSim仿真环境中的摄像头信息、毫米波雷达信息、激光雷达信息或真值信息。本次比赛提供的赛题更加多样化，从安全避撞、自动泊车、赛车...

10月28日，2020第十二届全球汽车产业峰会、第八届汽车与环境创新论坛、第二节金辑奖颁奖盛典在上海市嘉定区上海汽车城瑞立酒店举办了以“软件定义汽车：趋势与挑战”为主题的圆桌会议。会议由北京航空航天大学交通科学与工程学院邓伟文教授主持，浙江...

2020年10月27日至29日，中国汽车工程学会年会暨展览会（2020 SAECCE）&第七届国际智能网联汽车技术年会在上海汽车会展中心展开，本次大会的主题为“汽车+，协调创新”。大会邀请了汽车及相关行业的院士、企业高层、技术领军人物、资深专家学者、广大科技工作者参与，通过全体大会、院士论坛、专题讨论、国际论坛、论文交流、技术展览展示等形式，讨论行业热点，引领前瞻技术发展方向。在此次大会上，...

PanoSim先进的软件仿真解决方案可以与多种驾驶模拟器无缝集成，用于许多不同的驾驶模拟应用程序，如：1、驾驶员行为研究；2、驾驶员反应分析；3、驾驶员培训；4、虚拟原型与验证；5、性能评估；6、娱乐

我之前在学术界，现在在工业界。现在不少学界的科学家都到公司里面做研发，通常遇到的一个问题是：在工业界从事研发和以前...

和讯科技12月19日消息，2017和讯科技风云榜暨第十五届中国财经风云榜在北京盛大召开。本届论坛以“科技：描绘未来...

2018年1月11日至13日，“第十四届中国会展经济合作论坛CEFCO 2018”大会在青岛顺利召开，共吸引超过来...

今日看到一则新闻《美国竟有6成司机害怕自动驾驶汽车》，讲的是根据美国汽车协会（American Automobil...

人工智能国际主流学界所持的目标是弱人工智能，也少有人致力于强人工智能。那么，这是不是因为强人工智能‘太难’，所以大...

2016年首届中国智能汽车大赛（CIVC）举办，经过多年的发展和创新，目前已成为中国权威智能汽车测评平台和中国汽车智能化发展的风向标。中国智能汽车大赛旨在通过健全智能汽车测试评价体系及测试基础数据库，构建协同开放的智能汽车技术创新体系，抓住产业智能化发展战略机遇，加快推进智能汽车创新发展。往届CIVC秉承“智能改变世界，创新驱动未来”的理念，围绕无人驾驶、智能辅助、信息安全和虚拟场景四方面进...

虚拟环境建模PanoSim在虚拟的数字空间中模拟真实世界中的事物，虚拟现实技术将数字图像处理、计算机图形学、多媒体技术、传感与测量技术、仿真与人工智能等多学科融于一体，为人们建立起一种逼真的、虚拟的、交互的三维空间环境。传感器建模全新雷达模...