AURELION: 신규 버전 22.1

사실적인 차세대 센서 시뮬레이션

AURELION 22.1 신규 버전은 인지 알고리즘 및 주행 기능의 개발 및 검증에 필요한 사실적인 센서 시뮬레이션을 위한 dSPACE 솔루션으로, 가상 테스트 드라이브용 시뮬레이션 및 시각화의 세부 영역을 한번 더 상당 수준 끌어올렸습니다. 이번 버전에서 빛과 날씨 효과가 개선되었고, 지원되는 트럭/트레일러 모델이 확장되었으며, 훨씬 더 많은 미국 교통 표지판 지원합니다. AURELION은 이제 픽셀 단위 주석의 시멘틱 세그멘테이션(semantic segmentation) 기능을 제공하여 자율 주행용 인공 지능(AI)의 테스트 및 학습을 지원합니다.

비와 안개에 대한 매우 사실적인 빛 시뮬레이션 환경

AURELION 22.1에서는 빛과 대기, 비와 안개에 대한 시뮬레이션 및 시각화의 현실성이 크게 향상되었습니다.

실제 눈이 내린다면...

AURELION도 이를 반영할 수 있습니다. 시뮬레이션에서 강설량과 눈 기능을 켜고 다른 물질과 상호 작용할 수 있습니다.

트럭 및 트레일러/세미트레일러 모델에 대한 확장된 지원

가상 테스트 드라이브에서 트레일러(북미 트럭 포함)가 있는 부분 자동화 및 고도 자동화된 트럭을 테스트할 수 있도록 AURELION은 이제 이러한 모델에 대한 확장 지원을 제공합니다. 새로운 기능은 다음과 같습니다.

  • 상호적인 센서 배치로 멀티바디 시스템 지원
  • ASM 및 AURELION용으로 사전 구축된 새로운 데모, 예:
    • 캐빈 서스펜션과 세미 트레일러가 장착된 트럭
    • 턴테이블 트레일러가 있는 트럭
  • AURELION 3-D 라이브러리의 확장: 인터내셔널 트랙터, 트럭, 트레일러 및 돌리 트레일러의 광범위한 컬렉션

Semantic Segmentation: 픽셀 단위의 실측 정보

AURELION에 포함된 이미지의 시멘틱 세그멘테이션(semantic segmentation)은 이미지 영역에 픽셀 단위 주석을 제공합니다. 인공지능 테스트 및 교육, 특히 자율주행의 경우 ,이 정보를 사용하여 신경망은 어떤 패턴이나 질감이 객체의 의미 기반 등급에 속하는지 학습할 수 있습니다. 이후, 이러한 네트워크는 이미지 생성, 도메인 적응, 차선 감지 또는 주행 가능 영역 감지와 같은 다양한 사용 사례에 대해 구현될 수 있습니다.

깊이 이미지 및 광학 흐름

To display the depth image, the respective distances to the objects per pixel were encoded as grayscale.

인간의 이해는 서로 다른 깊이와 거리를 인식할 수 있지만 컴퓨터용 카메라 센서의 출력은 2차원 공간의 색상 정보로만 구성됩니다. 환경에 대한 이해를 높이기 위해 깊이 이미지를 계산하여 이미지의 각 픽셀에 대한 거리를 할당합니다. 깊이 이미지를 계산하기 위한 다양한 접근 방법이 있습니다. AURELION을 사용한 시뮬레이션은 깊이 정보를 실측값으로 제공합니다.

카메라 센서의 또 다른 출력 모드는 광학 흐름(Optical Flow)입니다. 이를 통해 픽셀 단위에서 움직임을 감지할 수 있습니다. 예를 들면, 이를 통해 다른 도로 사용자의 움직임을 감지하고 예측할 수 있습니다. AURELION은 깊이 이미지와 광학 흐름을 모두 실측 정보로 제공합니다. 이 정보는 새로운 알고리즘을 테스트하고 검증하는 데 이상적이며 인식 알고리즘에 대한 입력으로 사용할 수도 있습니다.

미국 교통 표지판에 대한 라이브러리 확장

AURELION 22.1부터는 시뮬레이션에 사용 가능한 미국 교통 표지판에 대한 선택권이 확장되었습니다.

HIL(Hardware-in-the-loop) 테스트, SIL(Software-in-the-loop) 테스트 및 클라우드의 병렬 검증에서 사실적인 센서 시뮬레이션 솔루션 ‘AURELION’의 도움으로 주행 기능을 개발하세요.

Product Information

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