シナリオの生成

記録された実環境センサーデータからのシナリオ生成

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。

関数

`getMapROI`	Geographic bounding box coordinates from GPS data (R2022b 以降)
`roadprops`	Extract road properties from road network file or map data (R2022b 以降)
`selectActorRoads`	Extract properties of roads in path of actor (R2022b 以降)
`updateLaneSpec`	Update lane specifications using sensor detections (R2022b 以降)
`actorprops`	Generate actor properties from track list (R2022b 以降)
`actorTracklist`	Store recorded actor track list data with timestamps (R2023a 以降)
`laneData`	Store recorded lane boundary data with timestamps (R2023a 以降)
`laneBoundaryTracker`	Track lane boundaries (R2023a 以降)
`laneBoundaryDetector`	Detector for lane boundaries in images (R2023a 以降)
`roadrunnerLaneInfo`	Generate lane information in RoadRunner HD Map format from lane boundary points (R2023a 以降)

トピック

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.
Generate RoadRunner Scene Using Labeled Camera Images and GPS Data
Generate RoadRunner scene using labeled camera images and GPS data.
Generate Scenario from Actor Track List and GPS Data
Generate ASAM OpenSCENARIO^® v1.0 file using recorded actor tracklist and GPS data.
Generate RoadRunner Scene from Recorded Lidar Data
Generate RoadRunner HD map from recorded lidar data using pretrained deep learning model.
Generate High Definition Scene from Lane Detections and OpenStreetMap
Generate HD road scene using recorded lane detections, GPS data, and OpenStreetMap^® data.
Extract 3D Vehicle Information from Recorded Monocular Camera Data for Scenario Generation
Extract 3D vehicle information from recorded monocular camera data for scenario generation.

注目の例

Generate RoadRunner Scenario from Recorded Sensor Data

Generate RoadRunner Scenario from recorded GPS data and preprocessed actor track list.

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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.

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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.

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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.

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Generate RoadRunner Scene Using Labeled Camera Images and Raw Lidar Data

Generate road scene with lanes from labeled camera images and raw lidar data.

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Extract Vehicle Track List from Recorded Camera Data for Scenario Generation

Extract actor track list from raw camera data for scenario generation.

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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.

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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.

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