Comparative evaluation of terrain-generation tools for rail and road traffic simulation: Hermes, Carmen and Presagis Creator

ABSTRACT: This paper presents a comparative analysis of three terrain-generation tools used in simulation environments: Hermes, Carmen and Presagis Creator. The evaluation covers tasks from both railway and road simulator workflows and applies a unified assessment framework combining automation, precision, AI/GPS support, time efficiency, error reduction, and data integration. Scoring is based on a weighted model derived from industry standards and detailed performance measurements taken from real modelling steps. The results show that Hermes clearly outperforms the legacy tools in majority of criteria. Its high level of automation, multi-source data integration, and GPS/AI-assisted processing significantly reduce manual workload and improve geometric accuracy. Hermes also shortens project execution times, reduces critical errors, and delivers more repeatable outputs. Presagis Creator and Carmen remain limited by manual procedures, narrower format support, and lower precision. Overall, the study confirms Hermes as a more advanced and effective solution for large-scale, high-fidelity terrain and infrastructure generation in modern simulation pipelines.

KEYWORDS: terrain generation, virtual infrastructure, simulation tools, automation in virtual environment modeling, railway simulation

STRESZCZENIE: Niniejsza praca przedstawia analizę porównawczą trzech narzędzi do generowania terenu stosowanych w środowiskach symulacyjnych: Hermes i Presagis Creator. Ocena obejmuje zadania z symulatorów kolejowych i drogowych oraz wykorzystuje zunifikowany model obejmujący automatyzację, precyzję odwzorowania, wsparcie AI/GPS, efektywność czasową, redukcję błędów i integrację danych. Punktacja oparta jest na modelu wagowym zgodnym ze standardami branżowymi oraz pomiarach wykonanych podczas rzeczywistych etapów modelowania. Wyniki wskazują, że Hermes wyraźnie przewyższa narzędzia tradycyjne dla większości kryteriów. Wysoka automatyzacja, integracja danych z wielu źródeł oraz moduły GPS/AI znacząco zmniejszają zakres pracy manualnej i poprawiają dokładność geometryczną. Hermes skraca również czas realizacji, redukuje błędy krytyczne i zapewnia większą powtarzalność wyników. Presagis Creator i Carmen pozostają ograniczone przez manualne procedury, mniejsze wsparcie formatów oraz niższą precyzję. Analiza porównawcza potwierdza, że Hermes stanowi bardziej zaawansowane i efektywne rozwiązanie do generowania terenu i infrastruktury na potrzeby współczesnych środowisk symulacyjnych.

SŁOWA KLUCZOWE: generowanie terenu, wirtualna infrastruktura, narzędzia symulacyjne, automatyzacja modelowania środowisk wirtualnych, symulator kolejowy

BIBLIOGRAFIA / BIBLIOGRAPHY:

[1] Ali N., Ansari M.A., Khan D. i in. „Virtual reality driving simulator: investigating the effectiveness of image–arrow aids inimproving the performance of trainees”. Future Transportation. Vol. 5 (2025): s. 130.

[2] Silva I., Silva H., Botelho F., Pendão C. „Realistic 3D simulators for automotive: A review of main applications andfeatures”. Sensors. Vol. 24 (2024): s. 5880.

[3] Zhao X., Nelson A., Chrysler S. i in. „Automated generation of virtual scenarios in driving simulator from highway designdata”. Materiały konferencyjne (2010).

[4] Lisiecki P., Szłapczyński M., Chołodowicz E. „Automatycznageneracja wirtualnych elementów infrastruktury kolejowej”. Pomiary Automatyka Robotyka. R. 28, nr 2 (2024).

[5] Lisiecki P.„Graphical editor for road network for autonomous traffic simulation”. Mechanik. R. 98 (2024).

[6] Tecław M., Szłapczyński M. „Generacja terenu przestrzennego za pomocą edytora Hermes”. Pomiary Automatyka Robotyka. R. 28, nr 2 (2024).

[7] Archdeacon J.L., Iwai N.H., Feary M. „Aerospace cognitive engineering laboratory (ACELAB) simulator for electricvertical takeoff and landing (eVTOL) research and development”. W: AIAA Aviation 2020. (2020).

[8] PRESAGIS Automated generation of virtual scenarios in driving simulation. https://scispace.com/pdf/automated-generation-of-virtual-scenarios-in-driving-20qzy0bflg.pdf.

DOI: https://doi.org/10.17814/mechanik.2026.2.3

 

* Artykuł recenzowany