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宏观经济学第五章 ADAS模型第五章 ADAS模型在宏观经济学中，ADAS模型是用来分析经济活动中总供给和总需求变化的一种工具。
ADAS模型是由三个基本方程组成的：总供给方程：AS = f(Y, Z)总需求方程：AD = f(P, Y)平衡方程：Y = AS(P) = AD(P)其中，AS代表总供给，AD代表总需求，Y代表总产出，P代表物价水平，Z代表影响总供给的其他因素。
我们要理解每个方程的含义。
总供给方程表示经济的总供给量是由产出和物价水平以及其他因素共同决定的。
总需求方程表示经济的总需求量是由物价水平和产出以及其他因素共同决定的。
平衡方程则表示在给定的物价水平下，经济的总产出等于总供给量和总需求量的平衡。
接下来，我们来分析ADAS模型的应用。
ADAS模型可以用来解释经济的短期波动。
在短期内，物价水平、产出和就业量可能会因为各种原因而发生变化。
例如，如果发生了自然灾害，产出可能会下降，物价水平可能会上升。
在这种情况下，ADAS模型可以帮助我们理解这些变化的原因和结果。
ADAS模型还可以用来预测经济趋势。
通过分析历史数据和当前的经济形势，我们可以预测未来的物价水平和产出趋势。
这可以帮助政策制定者制定更加有效的经济政策。
ADAS模型还可以用来评估经济政策的效果。
例如，如果政府实行了扩张性的货币政策，这可能会刺激总需求，从而增加产出和就业量。
在这种情况下，ADAS模型可以帮助我们评估这种政策的效果和可持续性。
ADAS模型是宏观经济学中一个非常重要的工具，它可以用来分析经济活动中的各种问题和现象。
通过理解ADAS模型的基本原理和应用，我们可以更好地理解经济的运行机制和政策效果。
西方经济学中，ADAS模型是最具代表性的模型之一，它代表着总供给与总需求模型，是经济学中用于分析经济周期和政策效应的重要工具。
ADAS模型是由三部分组成：总供给曲线、总需求曲线和短期与长期均衡。
总供给曲线表示的是在一定的价格水平上，企业愿意提供的商品和服务的数量；总需求曲线表示的是在一定的价格水平上，消费者愿意购买的商品和服务的数量；短期与长期均衡则是通过总供给曲线和总需求曲线的交点来确定。
1. 简介：介绍ADAS模型和其对外来冲击的反应ADAS模型是一种经济学模型，用于研究经济体对外部冲击的反应。
该模型考虑了多种因素，包括经济政策和市场力量等，从而预测经济系统对外部冲击的反应。
2. 外来冲击的种类和影响外来冲击指的是来自其他国家或地区的因素对一个经济体造成的冲击。
这些冲击可以是各种形式的，例如贸易政策变化、外汇汇率波动、国际金融市场变动等。
这些外来冲击会对一个经济体的经济增长、通货膨胀、就业等方面产生影响。
3. ADAS模型的基本结构和原理ADAS模型包括了Aggregate Demand（总需求）曲线和Aggregate Supply（总供给）曲线。
其中，总需求曲线表示了一个经济体内在需求对价格和产出的影响，总供给曲线表示了生产者对价格和产出的反应。
通过研究这两条曲线的交汇点，我们可以预测经济体对外来冲击的反应。
4. ADAS模型对不同种类外来冲击的反应贸易政策变化：当一个经济体的主要贸易伙伴改变其贸易政策时，ADAS模型可以用来预测该经济体的出口和进口的变化，以及对国内产业的影响。
外汇汇率波动：外汇市场的波动会对一个经济体的产出、价格水平和进出口产生影响，ADAS模型可以帮助我们了解这些影响的程度和方向。
国际金融市场变动：国际金融市场的波动会对一个经济体的金融市场、货币政策和资本流动产生影响，ADAS模型可以帮助我们预测这些影响对经济体的影响。
5. ADAS模型的局限性和改进ADAS模型是一种简化的模型，它假设了许多简化条件，例如完全竞争市场、价格和工资的灵活调整等。
实际情况往往比模型假设更加复杂，因此模型的预测也可能存在偏差。
针对这些局限性，经济学家们提出了许多改进ADAS模型的方法，例如引入市场不完全竞争、考虑长期经济增长等因素，以使模型更加符合实际情况。
6. 结论ADAS模型是一种用于预测经济体对外来冲击的反应的重要工具。
通过研究该模型，我们可以更好地了解外来冲击的影响，从而采取相应的政策措施来应对这些冲击。
对我国宏观经济波动的AD-AS模拟分析陈学彬2012-8-13 15:41:32 来源：《经济研究》(京)1995年05期第59-69页作者简介：陈学彬上海财经大学贸易经济系AD-AS模型（总需求——总供给模型）是现代西方经济学中重要的宏观经济理论模型，是分析市场经济社会总量失衡问题及客观经济波动问题的重要工具，在西方国家被广泛应用。
AD-AS模型原理在近年我国经济理论分析中已获初步应用。
本文根据AD-AS模型基本原理，结合我国实际进行修改和补充的基础上建立的AD-AS动态仿真模型，将一般的AD-AS几何图形模型转换成为能够实际运算的代数方程模型。
并利用它对我国改革以来的宏观经济运行轨迹进行了历史仿真检验和未来运行动态模拟分析。
在将AD-AS模型实用化方面进行了初步的尝试。
一、模型结构本文建立的我国AD-AS动态仿真模型由价格调整方程（总供给方程的变形）、价格预期方程、总需求方程、货币供给增长率控制方程、货币流通速度变化率方程、潜在总产出方程和其它辅助方程构成。
模型涉及到如下变量：m为货币供给增长率、v为货币流通速度变化率，q为总需求增长率，Q为实际GNP，Q[＊]为潜在GNP，q[＊]为潜在GNP增长率，p为价格上涨率，pt为价格预期，PO为价格稳定目标，ma为货币供给增长率调控参数。
模型假定我国改革以来的宏观价格波动主要是由总供求失衡前一季度供求状况决定，仿真间隔因此定为0.25年（1个季度）。
模型各方程的表达式及其含义如下：1.价格总水平波动方程价格总水平波动方程又称价格调整方程。
它反映价格总水平随供求平衡状况和价格预期、价格冲击的变化而上下波动的情况。
它是总供给方程的变形。
其基本表达式为：可见，该方程由供求平衡状态影响项、价格预期影响项和价格冲击影响项组成。
该方程与附加预期的菲力普斯曲线方程：十分相似。
式中，π为通货膨胀率，π[e]为通货膨胀预期，Y为实际GNP，Y[＊]为潜在GNP，Z为价格冲击，f为参数。
基于PanoSim的ADAS摄像头在环测试系统解决方案背景摄像头是ADAS核心传感器，相比毫米波雷达和激光雷达等，最大优势在于识别(物体是车、人或者障碍物等、标志牌是什么颜色)。
汽车行业内价格敏感，摄像头硬件成本相对低廉，因为近几年计算机视觉发展迅速，从摄像头角度切入ADAS感知越来越被各大机构、主机厂以及ADAS研发公司等青睐。
摄像头在环标准化测试是智能汽车产业化的必经之路，各种视觉传感器算法随之而来，摄像头算法的验证也越来越重要。
许多掌握核心的视觉传感器算法的视觉方案提供商对ADAS摄像头在环测试系统的需求越来越大。
PanoSim像机模型PanoSim提供了高仿真度的像机模型，通过车载视觉传感建模虚拟化真实像机，包括鱼眼像机、针孔像机、双目像机。
像机模型图像能够添加暗角、模糊、畸变等物理特性效果，逼真还原真实图像效果。
并能够通过像机在环，对标真实相机参数，定制开发图像识别功能。
方案简介PanoSim依据现阶段各种机构、主机厂的像机要求，根据真实摄像头接入以及控制器接入，提供两种摄像头硬件在环仿真测试方案：●摄像头暗箱在环：基于显示屏画面拍摄方案，直接接入真实摄像头系统；●摄像头控制器在环：将场景环境数据直接注入ADAS控制器，单独对控制器进行测试。
摄像头暗箱在环采用由摄像头作为图像信号采集处理单元进行硬件在环仿真，在暗箱中，由工控机生成暗箱中显示器虚拟场景画面，摄像头拍摄虚拟场景画面，实时采集传感数据，输出至传感数据处理单元供图像处理器进行数据处理，并将处理结果传输给传感融合ECU，最后通过控制算法对进行车辆闭环控制。
摄像头暗箱在环实现流程如下图所示：摄像头硬件在环实现流程采用真实摄像头在环功能性能：●真实摄像头数据采集传输；●为道路实测提高系统置信度；●图像传输延迟≤1ms；●精确的图像数据；●支持各种摄像头在环。
摄像头控制器在环采用PanoSim作为汽车智能驾驶实时仿真平台，由工控机生成虚拟场景，根据摄像头控制器的数据接口匹配接口，将场景信息以图像数据流的方式实时注入控制器中，把图像数据流转换为传感数据，输出至传感数据处理单元供图像处理器进行数据处理，并将处理结果传输给传感融合ECU，通过用户开发的控制算法识别图像，对车辆进行算法控制。
ADAS模型的名词解释ADAS，即"领域自适应系统"（Adaptive Domain System），是一种用于自动驾驶技术领域的模型。
本文将从不同角度解释ADAS模型的含义和用途，探讨其在智能交通领域的重要性。
1. ADAS的概述ADAS系统是一种基于人工智能和机器学习的技术，旨在通过合理地利用传感器、处理器和算法，提高车辆的安全性和驾驶体验。
它能够根据不同的交通环境和驾驶需求，实现自动化的驾驶操作和智能化的决策。
ADAS系统能够自动感知、分析和应对各种驾驶场景和交通状况，例如自动驾驶、自动刹车、车道保持和碰撞预警等功能。
2. ADAS系统的核心技术ADAS系统的核心技术包括传感器技术、数据处理和感知算法、控制与决策算法等。
其中，传感器技术主要包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的应用，用于感知周围环境、检测和跟踪其他交通参与者的动态行为。
数据处理和感知算法主要负责对传感器采集到的数据进行分析和处理，以实现对驾驶场景的感知和理解。
控制与决策算法则负责根据感知结果做出决策，例如制动、转向和加减速等控制操作。
3. ADAS系统的应用场景ADAS系统可应用于各种不同的道路交通场景。
例如，在高速公路上，ADAS 系统可以实现车道保持功能，保持车辆在正确的车道行驶，并通过自动加减速控制与前车保持安全距离。
在城市道路环境中，ADAS系统可以进行自动刹车和碰撞预警，有效减少交通事故的发生。
此外，ADAS系统还可以应用于停车辅助、远程控制和车辆监控等场景，增强驾驶者的驾驶体验和安全性。
4. ADAS系统的优势和挑战ADAS系统的应用在提高驾驶安全性、减少交通事故方面具有重要意义。
通过实时监测和分析驾驶环境，ADAS系统能够预防潜在的危险，并及时采取控制措施，保障驾驶者和行人的生命安全。
此外，ADAS系统还可以提高驾驶者的驾驶体验和行车效率，减少疲劳驾驶和交通堵塞。
然而，ADAS系统的应用也面临着技术难题和安全隐患等挑战，例如对复杂交通环境的理解和处理、对异常情况的应对能力等方面的问题。
PanoSim-ADAS传感模型介绍
背景
未来，随着各项ADAS新法案的诞生，车辆上的标配传感器会越来越多。
举例来说，倒车影像现在就成了美国新车的强制装备。
此外，各大机构、主机厂越来越严格的碰撞测试和ADAS测试也让越来越多的用户开始习惯在车辆上搭载这些汽车电子产品。
自动泊车、高速自适应巡航和紧急自动刹车等智能辅助驾驶功能以及备受瞩目的无人驾驶技术都非常依赖传感器，因此车上的传感器不但要多，还要能正确使用。
给车辆安装这些独立系统后，司机就能获知更多信息，车辆也能实现少数自动驾驶功能。
各大机构、主机厂等对虚拟传感器模拟仿真越来越重视，传感器模拟仿真技术应运而生。
简介
PanoSim具备独立的传感器仿真模块，可以对传感器进行单独高效的测试，也可以多传感融合测试，并联合车辆动力学模型、场景模型进行高精度传感环境模拟仿真，为各大机构、主机厂提供多种ADAS传感运用方案，保证研发效率以及实用运用。
PanoSim提供激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、真值传感、无线通讯、鱼眼像机、针孔像机、双目像机等传感器。
传感器采用几何建模+物理建模相结合的混合建模方式，能够输出传感原始数据和目标数据。
用户可在车辆模型任意位置安装传感器，并设置其物理属性如雷达的照射开度、功率衰减、频率、角度和有效距离等。
PanoSim传感配置界面
功能运用
●摄像头算法开发测试应用
●雷达算法开发测试应用
●多传感信号融合以及算法开发测试应用
●雷达/摄像头在环测试设备集成
PanoSim-ADAS传感模型通过结合视觉传感器模型可以直接输出仿真结果，可以为对比真实传感数据、传感算法应用、传感器数据融合算法开发等提供数据支持提高传感数据的置信度。
模型介绍
雷达模型
PanoSim雷达模型包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达，是基于几何建模与物理建模相结合的混合建模方法，建立了基于回波信号的雷达物理建模方法，较为逼真地模拟了雷达的探测机理（而不是雷达的物理结构），并能反映环境对雷达探测信号传播的影响（噪声、杂波等干扰和衰减）模型精度较高，实时性较好。
雷达模型支持设置雷达功率衰减、RCS估算等物理特性，克服了传统方法的RCS值获取难，准确度无法保证问题。
车载雷达几何模型RCS估算
✧雷达模型性能：
1)真实的模拟雷达探测机理
2)扫描实际形状，反馈RCS估算
3)考虑雷达遮挡情况
4)模拟对环境的功率衰减
5)支持波能量散射图
✧雷达模型的应用
基于超声波雷达的自动泊车应用研究
真值传感
PanoSim提供真值传感器，真值传感器为每个像素提供一个深度值的“摄像机图像”。
可以用于地面真实数据输出、提供最精准的车道线标志信息、像机输入的对象检测算法的参考、校准车道识别算法、快速生成LDW/LKA算法的输入。
目前支持对车道标记、道路边界、目标、交通标志、地图的真值输出，仿真结束后生成真值对比报告。
✧可输出的信号：
1)车道线的绝对位置；
2)传感器扫描中心的车道线距离；
3)可视化车道或路边线的标记的颜色，标签，宽度，长度和间距；
4)相机参考图像。
智能标志牌真值传感
V2X无线通信
V2X使得车与车、车与基站、基站与基站之间能够通信，从而获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，从而提高驾驶安全性、减少拥堵、提高交通效率、提供车载娱乐信息等。
不同于像机和雷达，通信是协作式传感器，其性能严重地依赖交通流量，实际的场地测试不易体现各种交通密度对通信的影响，通信性能十分依赖于各种噪声，场地测试无法定量化控制噪声的水平；通信性能还与道路环境密切相关，例如建筑物密集程度、障碍物遮挡等，场地测试不易覆盖各种工况。
PanoSim提供了V2X车载无线通信传感器，通过自定义应用层协议在仿真建模车载天线中模拟车载无线通信的使用性能，检测多个通信性能指标受路由算法、通信范围、处理速率、移动速度等各种关键因素的组合影响，具有仿真精度高、模块化、综合仿真效率和效果最优等特点。
✧V2X具体特性：
1)自定义通信协议，获取协议信息
2)仿真精度高
3)联合Matlab/Simulink对通信数据进行算法控制
车队V2X无线通讯
像机模型
PanoSim像机模型通过车载视觉传感建模虚拟化真实像机，包括鱼眼像机、针孔像机、双目像机。
像机模型图像能够添加暗角、模糊、畸变等物理特性效果，逼真还原真
实图像效果。
并能够通过像机在环，对标真实相机参数，定制开发图像识别功能。
像机模型建模原理
✧像机具体性能：
1)单目/双目/鱼眼像机选择
2)在Matlab/Simulink中，调用图像数据
3)在Matlab/Simulink中，实现自定义解释算法
4)多传感信号融合算法（例如与雷达/激光数据融合）
5)对象识别和分类算法
6)线识别算法
✧相机成像效果验证：
1建立对应于真实世界的场景3D模型；
2使用真实相机和虚拟相机模型分别对真实场景和3D虚拟场景进行拍摄；
3使用经典图像处理算法验证相机模型；
图像对比
像机模型效果图：
鱼眼像机效果图。
