RTMaps d’Intempora est un environnement de développement logiciel et d’exécution orienté composant, qui permet aux utilisateurs d’horodater, d’enregistrer, de synchroniser et de rejouer des données issues de différents capteurs et bus véhicule.
To make the vision of autonomous driving a reality, it is important to always know the vehicle position within its environment at any given time. This is also required if no detailed map or satellite navigation is available. In these cases, SLAM algorithms offer a smart solution.
L’environnement de développement à capteurs multiples RTMaps fournit un certain nombre d’algorithmes pour le développement de fonctions destinées à la conduite autonome.
Intempora a sorti RTMaps 4.5 qui permet un développement plus rapide des fonctions destinées à la conduite autonome, sur les plates-formes intégrées. La nouvelle version de RTMaps supporte les plates-formes intégrées les plus récentes pour une conduite hautement automatisée et fournit l’outil Remote Studio1) qui permet d’utiliser un PC avec une connexion à distance afin de développer les algorithmes de fusion et de perception directement sur les plates-formes cibles.
Les principales fonctionnalités de RTMaps 4.5 sont :
1) An additional RTMaps Remote Studio license is required
P3 has developed an Autonomous Data and Analytics Platform for Testing (ADAPT) to help customers evaluate the implementation of features for ADAS and autonomous driving. These include vision-based features and features for testing sensors as well as sensor configurations and algorithms. ADAPT leverages RTMaps software to verify and validate ADAS and algorithms for autonomous driving.
NAVYA fait confiance à l’environnement de développement à capteurs multiples RTMaps d’Intempora pour le développement de fonctions complexes destinées à la conduite autonome pour le véhicule NAVYA ARMA qui est considéré comme étant le premier véhicule sans conducteur apte à la circulation.
dSPACE et Intempora ont mis en place une coopération qui a pour but de fournir une chaîne d’outils exceptionnelle pour le développement de systèmes avancés d’aide à la conduite et de fonctions pour la conduite hautement automatisée.
Cet article vous donne une vue d’ensemble rapide du logiciel RTMaps et de son intégration directe dans la chaîne d’outils dSPACE.
Ces formations sont destinées aux ingénieurs impliqués dans le prototypage d’applications multicapteurs. Vous apprendrez à acquérir, à traiter, à enregistrer de façon synchrone et à rejouer les données d’un capteur dans RTMaps. Au cours de la formation niveau avancé, vous acquerrez de l’expérience pratique dans l’intégration d’algorithmes avec Python, C++ ou Simulink® et vous apprendrez à utiliser RTMaps en combinaison avec la chaîne d’outils dSPACE. Vous apprendrez également à développer et à utiliser des applications sur des plates-formes intégrées.
Les applications multicapteurs jouent un rôle essentiel dans de nombreux domaines tels que les systèmes avancés d’aide à la conduite, la conduite autonome, les interfaces homme-machine multimodales, la robotique et l’aérospatiale.
Le développement de ce genre d’applications en laboratoire ou dans le véhicule exige généralement la capture, la synchronisation et le traitement de données en temps réel provenant de divers capteurs tels que des caméras, des scanners laser, des radars ou des récepteurs GNSS, ainsi que l’interfaçage avec des réseaux de communication tels que le CAN/CAN FD, le LIN ou l’Ethernet. Pendant la phase de test et de développement, il est également essentiel d’enregistrer, de visualiser et de rejouer des données corrélées dans le temps. RTMaps (Real-Time Multisensor Applications) d’Intempora (www.intempora.com) est spécialement conçu pour adresser ces cas d’utilisation. Il fournit un environnement de développement et d’exécution modulaire pour les plates-formes basées sur les technologies x86 ou ARM et supportant des systèmes d’exploitation tels que Microsoft Windows® ou Linux.
Grâce à RTMaps, les données sont acquises de façon asynchrone et chaque échantillon de données est capturé avec son horodatage, à son propre rythme spécifique. La corrélation temporelle est ainsi assurée. Les performances incomparables de RTMaps sur les CPU multicœurs permettent aux utilisateurs de tirer le meilleur de leurs architectures informatiques et de définir facilement des applications gérant des flux de données multiples à bande passante élevée, y compris pour le traitement et la fusion de données. Les données capteurs peuvent être enregistrées et rejouées de façon synchrone en développement offline et pour l’exécution de tests dans des conditions reproductibles.
RTMaps fournit un ensemble cohérent de bibliothèques de composants pour les capteurs automobiles, les bus et les algorithmes de perception, et supporte n’importe quel type et quantité de capteurs et d’actionneurs. Les algorithmes peuvent être aisément développés au moyen de schémas-blocs ou en intégrant son propre code grâce à l’utilisation de kits de développement logiciels spécifiques pour C++ et Python. Vous pouvez également traiter des données sur plusieurs plates-formes distribuées tout en préservant la cohérence temporelle et la synchronisation de flux de données hétérogènes.
RTMaps est étroitement intégré à la chaîne d’outils dSPACE. Pour ce faire, dSPACE fournit un blockset (une librairie) d’interfaces conçu spécialement pour VEOS, la plate-forme de simulation basée sur PC, et pour les systèmes temps réel de dSPACE afin d’échanger des données avec des temps de latence faibles et de synchroniser les horloges avec RTMaps. De plus, ControlDesk® de dSPACE peut être connecté à RTMaps au moyen de la XIL API défini par l’ASAM (interface de programmation standardisée). Celle-ci permet aux utilisateurs de monitorer et de paramétrer les composants implémentés et traités dans RTMaps.
| Functionality | Description |
|---|---|
| General |
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| Supported sensors, communication buses and protocols |
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| Supported algorithms for developing functions for autonomus driving |
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| Supported operating systems and platforms |
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| Targeted applications |
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