广东
在冬季雪天条件下，驾车面临看不清、算不准、控不住三大致命短板，一旦积雪遮挡传感器，路面又湿滑难预判，车辆极易失控。如何在高置信度下模拟雪颗粒与车辆的复杂交互，提前识别积雪风险，成为车企与智驾系统开发者亟待突破的难题。
传统测试手段难以还原真实雪况下的车辆动态行为。实车测试周期长、成本高、场景不可控，且难以量化积雪在关键部件上的堆积过程。尤其在传感器、挡风玻璃、通风口等区域，雪层的堆积可能直接导致自动驾驶功能失效，威胁行车安全。
技术方案
本案例中，研发团队用EDEM模拟车辆在15公里/小时强降雪下行驶，研究不同积雪水平对车辆行驶动力学的影响，评估在传感器、挡风玻璃和通风口中出现堵塞和积雪堆积的风险。
仿真结果显示，在8秒后，引擎盖与前保险杠等关键区域的积雪质量趋于稳定，分别形成1cm和1.5cm厚度的雪层。此外，轮胎卷起的雪颗粒在传感器表面的堆积过程也被清晰捕捉，为感知系统的失效风险评估提供了关键数据支撑。
此外，当汽车行驶在积雪路面时，轮胎会将雪从地面卷起，极易在传感器表面堆积，干扰自动驾驶功能。EDEM 可凭借内置建模与物理能力，很好的匹配雪况行为，为智驾关键组件的布置优化提供核心参考
应用价值
EDEM的引入，不仅实现了雪况行为的物理级复现，更将仿真从“定性展示”提升至“定量分析”阶段。其在智驾系统开发中的核心价值体现在：
· 关键组件布置优化：精准识别积雪高风险区域，指导传感器、摄像头等设备的布局设计；
· 缩短研发周期：替代大量极端天气下的实车测试，提升开发效率；
· 赋能安全设计：从源头破解积雪引发的感知盲区与失控风险，提升智能驾驶系统在极端环境下的鲁棒性。
从沙漠极限越野工况、到碎石路面飞溅，再到复杂雪况行为，EDEM助力汽车全地形场景性能突破，让每一种极端路况都有可靠的解决方案。本系列视频暂告一段落，想深入了解EDEM汽车全地形路面场景仿真实施案例，即刻联系我们！
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