自动化驾驶工具箱

设计,模拟和测试ADA和自主驾驶系统

自动化驾驶工具箱™提供用于设计,模拟和测试ADA和自主驱动系统的算法和工具。您可以设计和测试视觉和LIDAR感知系统,以及传感器融合,路径规划和车辆控制器。可视化工具包括鸟瞰图,传感器覆盖,检测和轨道的范围,以及用于视频,激光乐节和地图的显示。Toolbox允许您使用HD Live Map Data和OpenDrive导入和使用®道路网络。

使用地面真理贴标程序应用程序,您可以自动标记地面真理来培训和评估感知算法。对于循环(HIL)测试和桌面仿真感知,传感器融合,路径规划和控制逻辑,可以生成和模拟驱动方案。您可以在2.5-D仿真环境中模拟照片型3D环境中的相机,雷达和LIDAR传感器输出和对象和车道边界的传感器检测。

自动化驾驶工具箱为公共ADA和自动化驾驶功能提供参考应用示例,包括FCW,AEB,ACC,LKA和停车剂代客。Toolbox支持C /金宝app C ++代码生成,用于快速原型设计和HIL测试,支持传感器融合,跟踪,路径规划和车辆控制器算法。

开始:

参考应用程序

使用参考应用程序作为开发自动化驾驶功能的基础。自动化驾驶工具箱包括用于前进碰撞警告(FCW)的参考应用程序,车道保持辅助(LKA)和自动化停车剂座。

驾驶场景模拟

作者驱动场景,使用传感器型号,并生成合成数据以测试模拟环境中的自动化驾驶算法。

长方体驾驶模拟

从雷达和相机传感器模型生成合成检测,并将这些检测结合到驱动场景中,以测试与基于立方体的模拟器的自动化驾驶算法。使用驾驶场景设计器应用程序定义道路网络,演员和传感器。导入预设欧洲NCAP测试和开场主路网络。

虚幻引擎驾驶场景模拟

开发,测试和可视化使用虚幻引擎呈现的3D模拟环境中的驱动算法的性能®来自史诗般的游戏®

使用3D仿真环境记录合成传感器数据,开发车道标记检测系统,并在不同场景下测试该系统。

地面真理标签

自动标记地面真实数据,并使用地面真理数据进行测试中的算法的输出。

自动化地面真理标签

使用地面真理贴标程序应用程序进行交互式和自动化的地面真理标签,以便于对象检测,语义分割和场景分类。

测试感知算法

通过比较算法输出的基础事实数据来评估感知算法的性能。

评估车道检测输出对基础事实。

对计算机愿景和激光器的看法

开发和测试视觉和激光序列处理算法,用于自动驾驶。

视觉系统设计

开发电脑视觉算法,用于车辆和行人检测,车道检测和分类。

单眼摄像机传感器仿真输出。

激光脉云中的检测和跟踪车辆。

传感器融合和跟踪

使用带有Kalman滤波器的多目标跟踪框架进行多用户融合。

映射

从这里访问和可视化HING Live Map服务的高清地图数据。在流媒体地图查看器上显示车辆和对象位置。

访问此处HD Live地图数据

从这里的HD Live Map Web服务读取地图数据,包括包含详细道路,车道和本地化信息的瓷砖地图图层。

使用此处HD Live Map以验证Lane配置。

可视化地图数据

使用流坐标坐标以在驱动器时映射车辆的位置。

路径规划

计划驾驶路径与车辆昂贵地图和运动计划算法。

车辆控制器

使用横向和纵向控制器遵循计划的轨迹。

斯坦利横向控制器用于计算转向角。

最新特色

驾驶场景中的反向运动

模拟驾驶机动,如背路进入停车点

OpenStreetMap Roads.

使用从OpenStreetMap Web服务导入的道路数据创建驱动方案

爱人的出口

使用OpenDrive格式共享驾驶场景

本地化示例

使用虚幻引擎开发LIDAR和Visual SLAM算法进行导航®仿真环境

仿真3D视觉检测发生器块

从虚幻发动机仿真环境生成合成对象和车道边界检测

发行说明有关这些功能的详细信息和相应的功能。

额外的自动化驾驶工具箱资源