Simcenter Prescan 2403主要新功能包括

基于深度学习的超采样技术，能将物理相机提升至4K分辨率，实现280 FPS的高帧率，显著减少仿真时间；

引入跳帧技术与同步技术，有效提升硬件在环测试的效率；

引入图像失真与色差的新特性，如桶形、枕形及鱼眼畸变，以及色差效果，极大增强了物理相机的真实感；

道路编辑通过新的场景编辑器得到简化，支持即时视觉反馈，使得参数编辑更加直观；

基于观测轨迹的关键场景自动生成功能，能够快速创建符合特定ODD（运行设计域）的未知-不安全场景，提高仿真Corner Case生成效率；

对Matlab的支持扩展到2023b版本，加强了仿真与开发的连接；

通过低延迟接口API，继续扩展多传感器高阶自动驾驶分布式硬件在环测试方案，为HIL验证测试提供了强大的工具；

扩展了模型库。

模型库更新

CNCAP-EBTA模型

新增加了C-NCAP的成人电动自行车EBTA目标，以及三种新的道路标志。对于成人电动自行车目标，支持对上半身、下半身、鞋子以及骑手的皮肤和电动自行车的外观进行颜色和材质设置。

深度学习超采样技术

Simcenter Prescan Physics Based Camera（基于物理的相机）和Unreal Viewer采用率最新的深度学习超采样技术（DLSS）。通过以更低的分辨率渲染图像，并使用人工智能深度学习技术将图像放大到所需的分辨率，从而显著提高帧率。

根据硬件配置和场景复杂度的不同，启用该技术可以提高4倍帧率。

注意：此项技术需要使用nVidia显卡。

基于DLSS技术的超采样功能帧率对比

同步机制-主动丢帧

过往工程经验中，对于硬件在环HIL测试，如果视觉输出分辨率与帧率过高，基于物理的相机和Unreal Viewer的图像渲染操作可能会拖慢仿真速度。

Simcenter Prescan的基于物理的相机（RGB、非RGB和鱼眼）以及Unreal Viewer增加了跳帧选项。实现了基于物理的相机与主仿真进程异步运行的选项。这意味着，传感器能够以比仿真频率高得多的频率运行，不再受仿真频率的限制。

Simcenter Prescan物理摄像头跳帧功能

深度学习抗锯齿技术

通过添加深度学习抗锯齿技术(DLAA)，锯齿像素被渲染得更加平滑，从而产生更具有照片现实感的图像。

注意：此项技术需使用nVidia显卡。

基于Simulink的PBC性能提升

同时，使用Simulink选择输出基于物理的相（Physics based camera）数据到缓冲区，运行速度提升约2倍。

相机畸变

在硬件在环测试应用中，相机图像被投射到屏幕上，为了确保投影能够准确聚焦，需要在镜头前额外放置一个镜头，这可能会引入额外的图像失真。为了补偿这种额外的失真，RGB基于物理的相机（Physics based camera）已增强图像失真功能。

对于投影额外失真的补偿

相机色彩失真

色差，也称为色彩失真或色边效应，是一种常见的光学现象。如果ISP未能去除色差，通常会严重影响漏检和错误检测的数量。

Simcenter Prescan的Physics Based Camera RGB模型，在桶形和枕形失真的基础上，引入色差效果。客户可以测试在有色差情况下的感知算法。这一功能需通过Data Model API使用。

整车在环中对于投影额外失真的补偿

相机中心偏移

Simcenter Prescan增加了光轴中心点偏移设置功能，中心点偏移可以通过Data Model API进行设置。

相机中心点偏置与未偏置对比

交通参与者的动作模型

Simcenter Prescan支持导入自定义的动作模型。这些动作和动画可以通过触发激活，工作方式类似于内置动画的模型。

Prescan导入自定义动画

点云可视化颜色设置

新版本中，允许用户选定不同颜色来注释不同的激光雷达数据。

激光雷达点云颜色的区分设置

点云高反膨胀效应

当激光束照射到目标物体表面时，由于目标物体表面的特性导致激光反射回来的能量超出了激光雷达接收器所能接收的范围，从而产生过大的反射信号。这种现象被称为blooming（高反膨胀）。

Simcenter Prescan最新版本中Physics based Lidar增加了激光点云高反膨胀效果。

Prescan物理激光雷达高反膨胀效应

碰撞检测优化

Simcenter Prescan提供碰撞检测模块。计算模型间的多边形交叠时，会调用大量计算资源，拖慢仿真速度。在新版本中，通过优化，碰撞仿真期间帧率提高了多达10倍。

模型细节优化前后对比

低延迟HIL方案

在硬件在环系统中，可以通过分布式计算实现多传感器仿真，例如5R11V1L。Simcenter Prescan提供用户算法API，实现低延迟数据输出接口。

Simcenter Prescan低延迟HIL接口方案

分布式HIL方案

自动驾驶所搭载的众多传感器，特别是摄像头传感器，会产生大量数据。数据传输成为了闭环ADAS硬件在环仿真的瓶颈。分布式HIL能有效解决该问题。

Simcenter Prescan分布式HIL方案

用户API机制HIL方案

用户算法API允许用户能够直接在数据生成的地方访问传感器仿真数据，减少数据带宽。

Simcenter Prescan分布式HIL结合用户API方案

在分布式方案中，每个传感器都在单独的进程中运行，每个算法也将在单独的进程中执行。因此，允许传感器数据的并行处理。