背景概述

高原山地环境具有低氧、低温、复杂路况（如陡坡、急弯、非铺装路面）和通信不稳定等特点，

对智能网联汽车的感知、决策及控制能力提出严峻挑战。为加速该类场景下的技术验证，

赋助智能开发了高原山地智能网联汽车全流程在环仿真平台，覆盖从虚拟测试到实车部署的全链条验证。

技术方案

多层级仿真系统

数字孪生场景库：基于高精度地图与卫星数据，构建包含典型高原山地道路（如盘山公路、冰雪路面、砂石路段）的虚拟环境，

集成动态气象模型（低气压、横风、冰雹）。

硬件在环（HIL）：车辆控制系统（如ESP、线控转向）接入仿真平台，实时响应虚拟场景输入。

驾驶员在环（DIL）：支持人类驾驶员通过模拟器介入，评估人机共驾策略。

高原特性建模

动力系统衰减模型：模拟发动机/电机在低氧环境下的功率下降、电池低温性能衰减。

传感器干扰模型：激光雷达在扬尘、浓雾中的噪点增强，GNSS信号断续仿真。

网联通信仿真

模拟4G/5G基站稀疏场景下的通信延迟与丢包，测试V2X（车路协同）算法的鲁棒性。

应用场景

极端工况测试：车辆在虚拟海拔5000米、坡度20%的连续发卡弯中验证循迹与控制能力。

失效安全演练：突发传感器故障时，冗余系统切换与远程接管流程测试。

能源管理优化：高原长途行驶中，混合动力系统的能耗策略仿真。

实施效果

开发周期缩短：实车路测需求减少50%，算法迭代效率提升3倍。

成本节约：单车型高原标定费用降低800万元（原需赴青藏高原长期路试）。

可靠性提升：通过仿真提前暴露72%的高原特有故障（如制动过热、导航漂移）。

创新价值

全流程闭环：支持“虚拟测试-实验室验证-实车部署”数据反向迭代。

多学科融合：整合车辆工程、气象学、通信技术的跨领域仿真模型。