Automated Driving Toolbox
ADAS と自動運転システムの設計、シミュレーション、およびテスト
Automated Driving Toolbox™ は ADAS および自動運転システムを設計、シミュレーション、およびテストするためのアルゴリズムとツールを提供します。センサーフュージョン、パスプランニング、車両コントローラーに加えてビジョンおよびLIDARの認識システムを設計してテストできます。可視化ツールには、センサーカバレッジ、検知、追跡のための鳥瞰図プロットや鳥瞰図スコープが備わっており、ビデオ、LIDAR、地図を表示します。ツールボックスで HERE HD Live Map データと OpenDRIVE® 道路ネットワークをインポートして作業できます。
グラウンドトゥルース ラベラーアプリを使用することで、グラウンド トゥルースをラベル付けして認識アルゴリズムの学習と評価を自動化できます。ハードウェアインザループ (HIL) テスト、机上シミュレーション (知覚、センサーフュージョン、パスプランニング、制御ロジック) のために、運転シナリオを生成してシミュレーションすることができます。フォトリアリスティックな 3D 環境でカメラ、レーダー、LIDAR センサー出力をシミュレーションして、2.5D シミュレーション環境でオブジェクトと車線境界のセンサー検出をシミュレーションすることができます。
Automated Driving Toolbox は、一般的な ADAS や自動運転機能 (FCW、AEB、ACC、LKA、およびバレーパーキングなど) 向けのリファレンス アプリケーションのサンプルを提供します。また、ラピッド プロトタイピングや HIL テスト用の C/C++ コード生成をサポートしています (センサーフュージョン、追跡、パスプランニング、車両コントローラー アルゴリズムを提供)。
詳細を見る:
ビジュアル認識システムのリファレンス アプリケーションでの車両と車線の検知
直方体ベースの運転シミュレーション
レーダーおよびカメラセンサーモデルから合成検知を生成し、それらの検知を運転シナリオに組み込んで、直方体ベースのシミュレーターで自動運転アルゴリズムをテストします。Driving Scenario Designer アプリを使用して道路網、アクター、センサーを定義します。あらかじめ用意されている Euro NCAP テストと OpenDRIVE 道路ネットワークをインポートします。
Unreal Engine の運転シナリオのシミュレーション
Epic Games® の Unreal Engine® を使用してレンダリングされた、3D シミュレーション環境で、運転アルゴリズムのパフォーマンスを開発、テスト、可視化します。
3D シミュレーション環境を使用して、合成センサーデータを記録し、車線マーカー検出システムを開発して、さまざまなシナリオでそのシステムをテストします。
グラウンドトゥルースのラベル付けの自動化
グラウンド トゥルース ラベラー アプリを使用して、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、シーン分類を効率化するために、グラウンドトゥルースのラベル付けを対話的および自動的に行います。
認識アルゴリズムのテスト
グラウンドトゥルース データとアルゴリズムの出力を比較して認識アルゴリズムのパフォーマンスを評価します。
グラウンドトゥルース データと比較した車線検出の評価。
単眼カメラセンサーをシミュレーションした出力
LIDAR 処理
LIDAR データを使用して障害物を検出し地面を切り出します。
HERE HD Live Map データの取得
HERE HD Live Map Web サービスから地図データを読み取り。詳細の車道、車線、および位置推定の情報などによる、タイル化地図レイヤーを含む。
HERE HD Live Map データを使用した車線設定の検証
地図データの可視化
ストリーム座標を使用して運転中に車両を位置づけ
ストリーミング マップ データの表示
3D 環境での運転パスのプランニングおよび可視化
ステアリング角の計算のための Stanley の横方向コントローラー
