AURELION : Nouvelle version 22.1

Simulation réaliste de capteur au niveau supérieur

La nouvelle version 22.1 d'AURELION, la solution dSPACE de simulation réaliste de capteur pour le développement et la validation des algorithmes de perception et des fonctions de conduite, augmente à nouveau de manière significative le niveau de détail des simulations et des visualisations pour les tests virtuels de conduite. Cela se traduit par de nouveaux effets de lumière et de conditions météo améliorés, une prise en charge élargie des modèles de camions et de remorques et encore plus de panneaux de signalisation américains. AURELION supporte désormais les tests et l’apprentissage d'intelligence artificielle (IA) pour la conduite autonome avec des fonctionnalités de segmentation sémantique qui permettent une annotation au niveau pixel.

Conditions d’éclairage très réalistes avec pluie et brouillard

Le réalisme des simulations et visualisations pour la lumière et l'atmosphère, la pluie et le brouillard a été considérablement amélioré dans AURELION 22.1.

Il neige...

AURELION peut faire cela aussi : Dans la simulation, vous pouvez activer la chute de neige et la neige puis interagir avec différents matériaux.

Support étendu pour les camions et les modèles de remorque/semi-remorque

Pour pouvoir tester des camions partiellement automatisés et fortement automatisés avec remorques (y compris les camions nord-américains) dans des essais de marche virtuels, AURELION offre désormais un support étendu à ces modèles. Les nouvelles fonctionnalités incluent :

  • Support pour les systèmes multicorps avec positionnement interactif des capteurs
  • Nouvelles démos pré-construites pour ASM et AURELION, par exemple :
    • Camion avec suspension cabine et semi-remorque
    • Camion avec remorque à plateau tournant
  • Extensions de la bibliothèque AURELION 3D : Vaste collection de tracteurs, camions, remorques et dollies internationaux

Segmentation sémantique : Réalité de terrain au niveau pixel

La segmentation sémantique des images incluses dans AURELION fournit des annotations de niveau pixel aux régions d'images. Pour les tests et l'apprentissage de l'intelligence artificielle, en particulier pour la conduite autonome, ces informations peuvent être utilisées pour aider les réseaux neuronaux à apprendre quels motifs ou textures appartiennent à quelle classe sémantique d'objets. Par la suite, ces réseaux peuvent être mis en œuvre pour des cas d'utilisation aussi variés que la génération d'images, l'adaptation du domaine, la détection de voie ou la détection de zone de conduite.

Image en profondeur et flux optique

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

Bien que la compréhension humaine puisse percevoir différentes profondeurs et distances, la sortie d'un capteur de caméra pour un ordinateur consiste exclusivement en des informations de couleur dans un espace bidimensionnel. Pour améliorer la compréhension de l'environnement, des images en profondeur sont calculées pour affecter la distance respective à chaque pixel de l'image. Il existe différentes approches pour calculer l'image en profondeur. La simulation avec AURELION fournit les informations de profondeur comme réalité de terrain.

Un autre mode de sortie pour le capteur de caméra est le flux optique. Il permet de détecter le mouvement au niveau pixel. Il est ainsi possible, par exemple, de détecter et d'anticiper les déplacements des autres usagers de la route. AURELION fournit à la fois l'image en profondeur et le flux optique comme informations de réalité de terrain. Ces informations sont idéales pour tester et valider de nouveaux algorithmes, elles peuvent être utilisées comme entrée pour les algorithmes de perception.

Extension de la bibliothèque américaine de panneaux de signalisation

La sélection des panneaux de signalisation américains pouvant être utilisés dans la simulation a été étendue dans AURELION 22.1.

Développez vos fonctions de conduite à l'aide de la simulation réaliste de capteur AURELION – dans les tests hardware-in-the-loop (HIL), les tests software-in-the-loop (SIL) et la validation parallèle dans le cloud.

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