シナリオの生成とバリエーション
自動運転アプリケーションでのシナリオ生成とは、全地球測位システム (GPS)、慣性測定ユニット (IMU)、カメラ、および LiDAR の各センサーから記録された実環境車両データから、バーチャル シナリオを作成するプロセスです。Automated Driving Toolbox™ には、シナリオ生成プロセスを自動化する関数とツールが用意されています。センサー データの前処理、道路の抽出、アクターの位置推定、およびアクターの軌跡の取得を行って、実環境シナリオの正確なデジタル ツインを作成します。生成したシナリオをシミュレートし、実環境データに対して自動運転アルゴリズムをテストします。
記録したセンサー データからシナリオを生成するには、アドオン エクスプローラーから Scenario Builder for Automated Driving Toolbox サポート パッケージをダウンロードします。アドオンのダウンロードの詳細については、アドオンの取得と管理を参照してください。
シナリオ バリエーションとは、手動で作成した、または記録したセンサー データから生成した元のシナリオから、複数のバリアントを生成するプロセスです。元のシナリオのシーン パラメーター、アクター パラメーター、またはイベント パラメーターを変化させ、制約を指定して、新しいシナリオを生成できます。それらのシナリオ バリエーションを、自動緊急ブレーキ (AEB)、車線維持支援 (LKA)、および車間距離制御 (ACC) などのさまざまな自動運転アプリケーションの安全評価に使用します。
シナリオ バリエーションを生成するには、アドオン エクスプローラーから Scenario Variant Generator for Automated Driving Toolbox サポート パッケージをダウンロードします。アドオンのダウンロードの詳細については、アドオンの取得と管理を参照してください。
関数
トピック
シナリオの生成
- Overview of Scenario Generation from Recorded Sensor Data
Learn the basics of generating scenarios from recorded sensor data. - Preprocess Lane Detections for Scenario Generation
Format lane detection data to update lane specifications for scenario generation. - Smooth GPS Waypoints for Ego Localization
Create jitter-limited ego trajectory by smoothing GPS and IMU sensor data. - Ego Vehicle Localization Using GPS and IMU Fusion for Scenario Generation
Localize ego vehicle by fusing GPS and IMU sensor data to generate virtual driving scenario. - Ego Localization Using Lane Detections and HD Map for Scenario Generation
Perform lane-level localization of ego vehicle using lane detections, HD map data, and GPS data. - Extract Lane Information from Recorded Camera Data for Scene Generation
Extract lane information from raw camera data to generate ASAM OpenDRIVE® scene or RoadRunner scene. - Extract Vehicle Track List from Recorded Camera Data for Scenario Generation
Extract actor track list from raw camera data for scenario generation. - Extract Vehicle Track List from Recorded Lidar Data for Scenario Generation
Extract actor track list from recorded lidar data using pretrained vehicle detection model and JPDA tracker. - Generate Road Scene Using Lanes from Labeled Recorded Data
Generate road scene with lanes from labeled camera images and raw lidar data. - Fuse Prerecorded Lidar and Camera Data to Generate Vehicle Track List for Scenario Generation
Generate scenario by fusing and smoothing tracked lidar data and camera data.
シナリオ バリエーション
- Overview of Scenario Variant Generation
Learn the basics of generating scenario variations from a seed scenario. - Generate Scenario Variants by Modifying Actor Dimensions
Generate scenario variants from seed scenario by modifying actor dimensions. - Translocate Collision from Seed Scenario to Target Scene
Translocate collision from RoadRunner seed scenario to target scene.