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)。

详细を见る:

リファレンスアプリケーション

リファレンスアプリケーションを自動運転機能の開発ベースとして使用します。Automated Driving Toolbox には前方衝突警告 (FCW)、車線逸脱防止支援 (LKA)、および自動バレーパーキング向けのリファレンス アプリケーションが用意されています。

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

運転シナリオのシミュレーション

運転シナリオの作成、センサーモデルの使用、合成データの生成により、シミュレーション環境で自動運転アルゴリズムをテストします。

直方体ベースの運転シミュレーション

レーダーレーダーおよびカメラセンサーモデルモデルモデルから検知をををしし组み込んで,直のを运転シナリオ组み込ん,直方体ベースシミュレーターでで自动运転アルゴリズムをします.dliving场景设计师アプリアプリを使使使使使使使ををををを使使ををを使使使使使使使使使を使使を使使使を使使使を网,アクター,センサーを定义します。あらかじめあらかじめさいるいるncapテストテストととと道路ネットワークネットワークをインポートしし

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

グラウンドグラウンドルースデータラベル付け自动化し,テストテストの能力とグラウンドルースデータを比较ししトゥルースデータデータをます。

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し,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーション,シーン分类を效率するため,グラウンドグラウンドルースの付けをに,グラウンドトゥルースラベル付けを的および自动的に。

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。

コンピュータービジョンと LIDAR による認識

自動運転のためのビジョン処理と LIDAR 処理アルゴリズムを開発してテストします。

ビジョンシステムの設計

車両と歩行者検知、車線の検知、分類のためのコンピューター ビジョンアルゴリズムを開発します。

単眼単眼カメラセンサーををシミュレーションした重

LIDAR 点群内の障害物の検知および追跡。

センサーフュージョンと追跡

カルマンフィルターによるマルチオブジェクトフレームフレームワークを使し,マルチセンサーフュージョンを実し。

マッピング

HERE HD Live Map サービスの高精細地図データを取得して可視化します。ストリーミング マップ ビューアーに車両とオブジェクトの位置を表示します。

这里HD Live Mapデータデータの

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

ストリーム座标を使用して运転中间车辆両を位置

ストリーミング マップ データの表示

パスプランニング

ビークルコストマップとモーションプランニングアルゴリズムアルゴリズム使使て,运転パスをプランニングます。

车両コントローラー

縦方向コントローラーと横方向コントローラーを使用して、計画した軌道を走行します。

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

新机械

運転における後退のシナリオ:

バック駐車などの運転操作をシミュレート

OpenStreetMap 道路:

OpenStreetMap Web サービスからインポートした道路データを使って運転シナリオを作成

OpenDRIVE のエクスポート:

OpenDRIVE 形式で運転シナリオを共有

位置推定の例:

Unreal Engine®シミュレーション環境を使ってナビゲーション用に Lidar および Visual SLAM アルゴリズムを開発

Simulation 3D Vision Detection Generator ブロック:

Unreal Engine シミュレーション環境から合成オブジェクトと車線境界検出を生成

これらの机械および対応する关键相关数目リリースノートを参照してください。

その他の Automated Driving Toolbox リソース