智能车辆仿真系统可用于智能汽车硬件在环(Hardware In Loop,简称HIL)仿真测试。要实现智能车辆仿真,需构建高逼真度的数字化仿真环境。在该环境中,至少应包括用于视景仿真的视景场景、用于动力学及物理特性仿真的物理场景、用于激光雷达等传感层仿真的传感层场景。这三类场景模型中分别包含不同类型、不同属性的数据。交通环境中各类对象在这三类场景中的模型表达,须具有空间一致性。传统的场景建模方法难以满足场景模型快速生成的需求,很大程度上制约仿真技术在智能汽车HI L测试领域的应用。针对这个问题,本文对智能车辆仿真环境一体化建模方法开展了研究工作。首先,本文根据视景场景、物理场景和传感层场景三种场景的特点与联系,给出一体化建模方法。该方法首先通过等距线算法将道路平面线进行平移得到物理场景和传感层场景的边界,实现场景的区域划分,然后通过Point Inclusion in Polygon(简称,PNPoly)算法判断物理场景和传感层场景包含哪些物体,再通过物体位置与模型文件的映射算法实现个场景中物体与模型文件的匹配,最后通过对场景进行组织管理完成三种场景模型的构建。本文给出了三维道路模型的构建方法。该方法首先利用三维交互技术完成桩点的设置,然后通过积木法和道路平面曲线要素的计算公式实现道平面路线形的求解,再通过三维交互技术得到道路的高程数据,并通过竖曲线进行优化,从而得到道路的三维线形数据,再通过等距线算法将道路线形沿横断面平移得到完整的道路模型,最后根据约束Delaunay三角网理论,利用OpenSceneGraph(简称,OSG)图形引擎的相关实现类完成道路模型与地形模型的拼接。本文还对物理场景中的模型所需参数进行了研究,其包含了物体的几何信息和物理属性信息。首先通过设计顶点访问器获取模型的顶点数组和三角面索引数组,然后通过AABB包围盒算法得到物体的简化模型,最后利用Qt图形编辑界面完成物理属性的编辑,从而得到了完整的物理模型数据。最后,本文研究了场景机构的组织管理方法,根据视景场景描述区域大、包含物体多的特点,采用优化四叉树对其进行管理,根据物理场景、传感层场景区域呈条带状、包含物体少的特点,采用优化包围体层次树对其进行管理。