经典案例
自动驾驶沙盘系统
天津卡达克
34米×12米×3.5米
自动驾驶、智慧交通
无人小车
38个Mars 1.3H动作捕捉镜头
随着各种感知技术与计算机计算能力的提升，高智能的辅助驾驶系统与无人驾驶系统正在渐渐变成一种现实。
智能驾驶的关键技术可概述为感知、规划与控制三部分，其中利用传感器实现车辆感知是智能驾驶的基础。车辆配备的传感器主要可以分为三类：定位传感器、自感应传感器和环境传感器。定位传感器可以获得车辆在全球和本地的绝对定位，通常是利用GPS或GPS融合其他传感器数据进行定位；自感应传感器利用里程表、IMU等获取车辆速度、加速度和转向角等当前状态；环境传感器使用超声波、激光、视觉等外部感知传感器感知道路标记、障碍物位置、交通标志和其他车辆距离、运动速度等信息。不同传感器融合后进行决策，进而控制车辆执行自动驾驶行为。
考虑到部分智能驾驶功能不成熟存在一定危险性，且实际车辆实验要求场地空间大，长春一汽大众为满足智能驾驶系统演示需求，开发了城市智慧交通模型行驶系统沙盘。模型车辆搭载实车使用的各类传感器，模拟在实际交通场景中车辆自动启停、信号灯自动识别、自动人员检测、障碍物识别、自动变道超车等智能驾驶行为。其中，由于在室内环境下，无法使用GPS提供车辆定位信息，该智能驾驶沙盘系统采用NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统为模型车辆提供实时位置信息。
NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统可实时获取模型车上反光标志点点的三维坐标，并据此确定模型车刚体的位置、速度和加速度信息。工程师将动作捕捉数据作为定位数据与其他传感器数据融合，实现沙盘中模型车智能驾驶演示。
长春一汽的城市智慧交通系统共使用了五台模型车联合演示，动作捕捉系统通过识别模型车各自的反光标志点排布以区分各车辆，可同时支持30台以上的模型车（刚体）同步采集。
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