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Modèles de capteur probabilistes pour les simulations ADAS/AD

La tâche

Les algorithmes de véhicules autonomes sont testés au moyen de simulations dans des scénarios de trafic complexes afin de les valider très tôt. Ceci exige des modèles de capteur avec lesquels les véhicules simulés peuvent détecter leur environnement et réagir en conséquence.

Le défi

Afin d’alimenter le logiciel du calculateur des véhicules autonomes avec des signaux de capteurs dans les simulations, ces signaux doivent être traités exactement comme des sorties d’un capteur réel. Si le comportement du capteur même ne doit pas être pris en compte, il suffit de calculer les objets classifiés et leurs données de mouvement respectives.

La solution

Le modèle ASM Traffic contient des modèles génériques pour différents types de capteurs tels que les radars et les lidars. La simulation de capteur fournit des données idéales (des informations de terrain) qui peuvent être optionnellement superposées avec les probabilités des événements (effets probabilistes). La superposition est utilisée, par exemple, pour simuler le bruit de mesure typique d’un radar. La simulation renvoie une liste d’objets classifiés (véhicules, piétons, cyclistes, panneaux de circulation, etc.) ainsi que leur coordonnées et données de mouvement (distance, vitesse relative, accélération relative, azimut relatif et angle d’élévation). Ces modèles sont adaptés à la simulation SIL avec des calculateurs virtuels (V-ECUs) ainsi que pour la simulation HIL en temps réel avec des calculateurs réels.

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