第四届Automotive Innovation Workshop成功召开 聚焦自动驾驶传感器建模
会议汇聚国际专家，探讨ADAS虚拟测试中的传感器建模技术前沿
7月6日，第四期Automotive Innovation Workshop在线成功举办，主题聚焦“ADAS Sensor Modelling for Virtual Testing of Automated Driving Functions”。本次会议由中国汽车工程学会主办、Automotive Innovation期刊承办，采用全英文形式进行，通过多个直播平台面向全球同步播出，累计观看人次超2万。
会议由Automotive Innovation编委、奥地利格拉茨技术大学副教授Arno Eichberger担任主席并致欢迎辞。来自大众、格拉茨技术大学、德国FrontMod GmbH及Persival等机构的专家学者围绕自动驾驶系统中传感器建模的关键技术与验证方法进行了深入分享与讨论。
Arno Eichberger在致辞中介绍了沙龙的宗旨与背景，并强调了Automotive Innovation作为中国汽车行业首个英文学术期刊，在推动国际学术交流和技术传播方面的重要作用。
大众Leona Hennig发表了题为“Use of Active Sensor Model in Test and Validation of ADAS/AD Systems”的演讲。她提出利用主动传感器模型结合仿真生成的合成数据，可显著提升ADAS/AD系统的测试效率，缩短开发周期，为高阶自动驾驶系统的验证提供了有效路径。
格拉茨技术大学Zoltan Magosi以“Phenomenological Modelling of Automotive Radar Sensors”为题，介绍了一种基于实验的半物理雷达传感器建模方法。该模型具备实时性、模块化和跨平台特性，经概率密度函数与Jensen-Shannon散度评估，其输出结果与实测数据高度一致，性能满足Euro NCAP车辆目标验证标准。
FrontMod GmbH总经理兼创始人Jürgen Wille围绕“ADAS Ultrasonic Sensor Modelling and Their Detection Range”展开讲解。他指出当前ADAS系统在安全性和可靠性方面面临的挑战，强调需建立精确的超声波传感器数字模型，并引入一种通过对比模拟与实测结果的验证流程，揭示了关键参数对系统性能的影响。
Persival CEO Philipp Rosenberger分享了题为“Evaluation of Perception Sensor Simulation Fidelity Using Statistical Validation Metrics”的报告。他系统梳理了感知传感器仿真逼真度的评估指标，提出修正区域验证指标（CAVM）与双重验证指标（DVM），用于评估虚拟传感器的散射行为，并通过真实与合成激光雷达点云数据验证了新指标的有效性。
《Automotive Innovation》期刊简介
Automotive Innovation是由国家新闻出版署批准创办的中国汽车行业首本英文学术期刊，由中国汽车工程学会（China SAE）主办，旨在推动中国汽车科技创新成果走向国际舞台。期刊与Springer Nature合作出版，已被EI、ESCI、Scopus收录，2022年影响因子达6.1，覆盖智能网联、新能源汽车及未来出行等前沿领域。
期刊主编由清华大学李骏院士与赵福全教授共同担任，执行副主编为吉林大学章新杰教授。目前编委会成员来自全球15个国家和地区，每季度出版一期，读者遍及72个国家和地区，单篇最高下载量逾3.2万次。
投稿信息
- 稿件须为原创未发表的英文论文，字数约5000词；
- 投稿官网：https://www.springer.com/42154