软件在环（SIL）开发是控制算法开发流程早期阶段的环节。在完成算法逻辑设计后，把算法放到计算机仿真环境中运行，和被控对象的仿真模型联动，验证算法整体功能和逻辑的正确性，提前发现设计阶段的错误，减少后续...

汽车仿真完成后会产生大量的仿真数据，需要对数据进行清洗、整理、分析、可视化，提取能够支撑设计优化的结论。高性能仿真数据后处理可以快速处理大容量仿真数据，支持多维度的数据对比分析，输出直观的可视化结果，...

自动驾驶算法开发需要覆盖大量不同场景的测试，靠实车测试积累场景数据效率太低，测试成本居高不下，还没办法覆盖所有低概率危险工况。通过高保真仿真建模搭建虚拟测试场景，可以快速完成大量场景的算法测试，加速自...

在控制算法开发过程中，合理使用成熟的开源模块可以减少重复开发工作，压缩研发周期，降低开发成本。选择开源模块需要关注模块的维护状态、文档完整性，还有License协议是否符合商业项目的要求。很多基础的控...

模型在环仿真 MIL 是汽车控制算法开发早期的环节，可扩展的 MIL 仿真框架，能随着开发进度逐步添加新的模块，完善模型的复杂度，从单个控制算法的验证逐步扩展到整车级的联合仿真，满足不同开发阶段的需求...

很多刚进入自动驾驶领域的算法工程师，都需要从基础开始熟悉自动驾驶控制算法的开发流程，从横向纵向控制的基础原理，到仿真验证的完整流程，都需要合适的工具和技术支持。入门阶段往往面临工具成本高、学习资源适配...

模型在环仿真是汽车开发早期验证控制算法的重要环节，不需要依赖硬件就可以完成算法的初步测试，帮助开发团队在项目早期修正算法问题，降低后续开发的成本和风险。不同开发场景对 MIL 仿真的精度和速度要求不同...

汽车研发对仿真工具依赖度越来越高，过去很多国内团队使用海外仿真工具，不但采购和授权成本高，还面临供应不稳定，功能不匹配国内开发需求的问题，越来越多团队开始转向自主可控的国产仿真工具选型。选型过程中，需...

工程领域研发的算法和模型，落地之前都需要经过高性能数值计算验证，通过海量测试数据和复杂工况模拟，检验模型的精度、稳定性和运算效率，确保模型满足实际使用的要求，避免落地后出现问题带来损失。数值计算验证需...

PID是目前工业领域应用较广的基础控制算法，很多机电系统、工业设备的控制都从PID建模开始。研发人员需要搭建贴合被控对象特性的PID模型，调整比例、积分、微分三个参数匹配实际运行需求，传统建模流程往往...

国内汽车产业快速升级，从技术跟随转向自主创新，全产业链自主可控已经成为行业共识，汽车仿真作为整车开发的环节，工具链国产化替换的需求越来越迫切。完整的国产汽车仿真方案，需要覆盖从早期模型开发到后期优化验...

汽车概念设计阶段，还没有实物样车，工程师需要快速验证整车性能方向，判断动力、空间、能耗等指标是否符合项目预期，避免后续开发走弯路。这个阶段的仿真不需要过于复杂的高精度模型，更看重建模速度和易用性，帮助...