DYNA4 - 版本发布

OpenDRIVE道路网络建模

• 抢先体验全新vSceneCreator
• OpenDRIVE道路的3D图形建模
• 轻松从零开始创建新道路
• 检查并优化现有的OpenDRIVE道路

预览OpenSCENARIO XML场景

• 初始状态的3D可视化以及场景演变过程的动态预览
• 更轻松地对场景进行建模和调试

扩展的OpenSCENARIO XML功能支持

• 所有车辆都可以响应交通信号灯，并与前车保持安全距离
• 车辆可以执行自动变道以遵循指定路线

NCAP 2026测试协议

• 根据Euro NCAP 2026正面碰撞避免测试规程（Crash Avoidance Frontal Collisions Protocol）预配置的场景模拟目录
• 对评级标准的完全自动化评估

传感器模型改进

• 针对基于摄像头的感知算法，增强路面可视化的真实感
• 提供OSI特征数据的现象学雷达传感器模型
• 环境感知传感器可以检测OpenDRIVE中定义的静态物体

工作流改进与兼容性更新

• 在与CANoe配合使用时，提升易用性和工作流程
• MarkdownReport Python包简化Markdown和HTML格式的报告生成
• 针对最新软件和实时硬件的一系列兼容性更新
• 新增对ROS2 Jazzy Jalisco的支持

Euro NCAP 2023测试与评估

• 根据NCAP 2023测试规程，针对AEB和FCW功能的新示例项目“Demo NCAP”
• 以OpenSCENARIO XML格式提供的测试场景，包含参数变化
• 根据NCAP评估标准自动生成报告 

增强的OpenSCENARIO支持

• 支持OpenSCENARIO XML 1.3版本，例如新增AngleCondition属性
• 允许负速度，从而可在轨迹上倒车，例如用于停车操作
• 支持EnvironmentAction及相应的可视化功能，可轻松更改天气条件
• 改进的OpenSCENARIO XML编辑器，具备自动完成和验证功能
• OpenDRIVE Road Viewer增强功能：
  • 从OpenSCENARIO文件导入路线
  • 复制Position元素以供在OpenSCENARIO动作中使用
     

传感器模型

• 新增理想环境感知传感器，支持配置ASAM OSI传感器数据输出
• 带RCS值的ASAM OSI雷达探测数据，例如用于雷达目标模拟器
• 考虑用于曝光控制的I2C回传通道的相机原始图像传感器模型，例如用于图像注入HIL测试系统
   

增强的OSI信号处理

• 从DYNA4导出的FMU中提供OSMP（OSI传感器模型封装）输出
• 可配置的OSI真实值提供器
• OSI波形信号的绘图功能，用于改进结果分析 
   

易用性改进和兼容性更新

• 在DYNA4任务自动化中使用Python进行预处理和后处理
• Python MDF封装器支持从MF4结果文件中便捷地导入和处理跟踪信号
• 绘制OpenSCENARIO事件图，以便更轻松地进行场景分析 
• 可使用免费的MinGW编译器将模型编译为DYNA4 Windows可执行文件、CANoe DLL及S-Function
• 针对最新软件和实时硬件的一系列兼容性更新

原生支持ASAM OpenSCENARIO1.2

• 针对涉及多辆车辆、行人及其他交通参与者的复杂驾驶操作，提供基于事件的场景  
• OpenSCENARIO文件可作为全新场景引擎在多种执行平台上的输入 
• ASAM提供的所有OpenSCENARIO 1.2示例均受DYNA4支持并随其一同提供
• 支持针对参数变化的具体场景和逻辑场景
• 通过事件触发向仿真模型注入错误
• 可访问所有仿真模型信号，以实现自定义事件触发或信号操作

用于真实ECU的虚拟摄像头

• 将模拟摄像头传感器的图像流传输至VX1161.51硬件，以便注入ADAS ECU
• 通过FPD-Link III或GMSL1/2连接ECU
• 提供适用于标准或鱼眼镜头的多种畸变模型，具备多种图像效果和可配置的Bayer滤波器图案
• 用于补偿黑匣子摄像头HIL中对齐误差的同素变换矩阵

优化工作流程和易用性

• 在VIL或HIL应用中切换场景，同时保持总线仿真不中断
• 全新的帮助技术，包括上下文帮助、浏览器中的独立帮助以及改进的搜索功能
• 与CANoe和vTESTstudio的集成得到改进
• 更新的软件和硬件兼容性

适用于大规模仿真的DYNA4服务器版

• 非常适合DevOps工作流、持续测试管道或计算集群
• 无图形用户界面的无头运行模式，实现全面自动化
• 适用于Windows和Linux系统的车辆及场景仿真独立可执行文件
• 支持CANoe Linux运行时内核
• 通过网络访问的多实例许可证

优化工作流和易用性

• 全新的结果分析功能，可全面概览和比较结果 
• 当警告或错误持续存在时，提供直观的用户反馈并给出快速修复建议
• 针对模型和场景参数化的用户界面已重新设计
• 与CANoe和vTESTstudio的集成得到优化

模型增强功能及新示例

• 新增车辆控制单元接口，简化多台ADAS ECU的集成
• 驾驶员模型可自动估算车辆的横向轴刚度
• 智能摄像头传感器支持输出2D边界框及图像畸变
• 摄像头和可见物体传感器可使用Kannala-Brandt模型进行鱼眼畸变校正 
• 配备两个电动机的四轮驱动（4WD）车辆示例
• 配备进出匝道的OpenDRIVE高速公路，已为道路布局的自动变化做好准备
• 更新后的软件和硬件兼容性
• 基于物体实例或可自定义类别的智能摄像头传感器图像分割

• 改进的基于物理的传感器模型
  • 物理场景光照参数
  • 高动态范围相机图像
  • 激光雷达传感器的非均匀角分辨率
• 全新渲染管线带来画质的飞跃
• 模块化控制单元结构，便于集成自定义功能并更灵活地组合新型车辆模型  
• 扩展对ASAM OpenDRIVE的支持
  • 用于分析和路线编辑的新道路查看器
  • 包含交叉口的道路网络生成
  • 美国道路标志
  • 中文道路标志
• 扩展的ASAM OSI支持
  • 基于对象的传感器输出OSI消息
  • 新的车道检测传感器输出OSI消息
  • 考虑将OSI PROJ字符串用于地理参考
• 优化工作流程和易用性
  • 优化模型参数和结果数据的管理 
  • 借助外部可用的信号修饰器和动态信号源，信号处理更便捷 
  • 新增进度视图，显示待处理操作和仿真任务进度，并提供取消选项
  • 通过专用编辑器和众多预装模块，加强与Python的集成
  • 重新设计众多用户界面，包括筛选框、工具提示及其他便捷功能
• 大量关于模型和参数集的新示例
• 更新软件和硬件兼容性