DYNA4 虛擬試車：極端天氣、危險場景搬進電腦，直接注入 ADAS ECU

大雪、濃霧、逆光——這些最該測的天氣，偏偏可遇不可求。鬼探頭、突然切入——這些最該驗的場景，又沒人敢拿真車真人去試。就算場景湊得齊，同一個 ADAS 功能常常得跑上幾千遍才夠有信心，實車根本跑不完。

那就把試車場搬進電腦。DYNA4 做的，正是這件事。

ADAS 為什麼難用真車測：天氣等不到、危險不敢試、實車跑不完

自駕與 ADAS 的驗證，和傳統功能測試很不一樣，難處集中在三件事：

• 極端天氣可遇不可求：要測大雪、濃霧、強逆光，只能等——等到天荒地老。
• 危險場景不敢真試：鬼探頭、緊急切入這類長尾場景，用真車真人試風險太高。
• 實車跑不完：控制策略要反覆驗證，同一情境跑幾千遍，時間與成本都不划算。

極端天氣等不到、危險場景不敢試——那就把它們搬進電腦，想要什麼路況隨叫隨到。

DYNA4 怎麼解：把車輛、道路、交通、感測器都搬進電腦

DYNA4 是一個基於物理模型的車輛動力學與閉迴路模擬平台。它可獨立運行，也和 MATLAB／Simulink 深度整合，內含經驗證的車輛動力學模型（動力、懸吊、輪胎）、多樣的 3D 道路與交通環境，以及擬真的感測器模型。想要什麼天氣、路況、突發狀況，都能隨叫隨到、反覆重跑。

感測器級模擬：生成相機／雷達／光達的原始訊號

DYNA4 最強的一環，是感測器級（perception level）模擬：它能生成貼近真實的原始訊號——含魚眼、Bayer 的相機影像、雷達與光達資料——直接餵給感知演算法或真實的 ADAS ECU。讓 ECU「以為」自己真的在路上跑，就能驗證它的 AI 感知看得準不準。

與 CANoe 整合：當成 Virtual Vehicle 對接真 ECU

DYNA4 的模型可以編譯後在 CANoe 中執行，當作一台 Virtual Vehicle 運行，對接真實 ECU 或控制演算法。於是你能在同一個環境裡，同時看到車輛的動態畫面與 ECU 的通訊訊號，做到真正的系統級模擬。

開放標準：OpenSCENARIO 描述場景、ASAM OSI 交換物件

場景用 OpenSCENARIO 描述、物件清單與感測資料透過 ASAM OSI（Open Simulation Interface） 交換，並可用 ROS2 做閉迴路。走開放標準的好處是：場景與模型能跨工具重用，不會被單一環境綁死。

DYNA4 驗證的是「AI 感知」，但它不是生成式 AI

這一點值得講清楚：DYNA4 本身不是生成式 AI 助理。它扮演的角色，是驗證 AI 感知的可控環境——當自駕導入 AI 感知模型，你需要在可重複、可控的虛擬場景裡，反覆檢驗這些模型在各種道路、天候與交通下的表現。DYNA4 提供的正是這個「考場」，讓 AI 感知的驗證不必再賭真車與運氣。

DYNA4 在 ADAS 驗證鏈的位置

同一套虛擬試車，可以貫穿不同驗證階段：

層級	說明
SIL	純軟體，在電腦上虛擬跑
HIL	接真硬體（例如相機 ECU 注入影像）
DIL	駕駛在環
VIL	車輛在環

DYNA4 提供場景與感測器模擬，CANoe.ADAS 負責把原始資料和物件清單比對、驗證感知與融合。從純軟體到真車，同一套場景與模型接著用，不必為了換階段重做一遍。

常見問題釐清

DYNA4 是什麼？

DYNA4 是 Vector 基於物理模型的車輛動力學與閉迴路模擬平台。它把車輛、道路、交通與感測器都模擬出來，可獨立運行或與 MATLAB／Simulink、CANoe 整合，支援感知級感測器模擬與 OpenSCENARIO、ASAM OSI，用於 ADAS／自駕與動力系統的虛擬驗證。

DYNA4 的「感知級模擬」模擬到什麼程度？

感知級會生成原始訊號：含魚眼、Bayer 的相機影像、雷達與光達資料等，可直接餵給感知演算法或真實 ADAS ECU；另有決策級（物件清單）供融合與決策驗證。這讓 AI 感知能在可控場景中反覆檢驗。

DYNA4 是生成式 AI 工具嗎？

不是。DYNA4 本身不是生成式 AI 助理，而是「驗證 AI 感知的虛擬環境」——讓你在可重複、可控的場景中，反覆驗證 ADAS／自駕感知模型在各種道路、天候與交通下的表現，降低實車測試的成本與風險。

DYNA4 怎麼和 CANoe、ADAS 測試搭配？

DYNA4 模型可編譯後在 CANoe 中當 Virtual Vehicle 執行，對接真實 ECU；感測資料再交給 CANoe.ADAS 和車輛匯流排上的物件清單比對，驗證物件偵測與感測器融合。同一套場景可從 SIL 用到 HIL、VIL。