For a better experience on dSPACE.com, enable JavaScript in your browser. Thank you!

RTMaps – リアルタイムマルチセンサアプリケーション

マルチセンサアプリケーション(ADAS、ロボット産業など)向けの開発環境

Intempora社のRTMapsはソフトウェアの開発および実行をコンポーネントベースで行える環境です。RTMapsを使用することにより、さまざまなセンサや車載バスから受信したデータにタイムスタンプを付けたり、データを記録、同期、および再生したりすることができます。

  • RTMapsがAutoSens Awardsの最終候補に選出

    RTMapsは、NXPが主催するAutoSens Awardsの「Most Innovative Autonomous Driving Platform」カテゴリで最終候補に選出されました。

    詳細

  • Where Am I? – SLAMアルゴリズムを利用した環境認識

    自動運転の構想を現実のものとするためには、車両の位置をあらゆる環境のあらゆる時点において常に認識できるようにする必要があります。また、これは詳細な地図や衛星ナビゲーションが利用できない場合でも必要です。このような場合、SLAMアルゴリズムは優れたソリューションを提供します。

    詳細

  • 自動運転向けのアルゴリズム

    RTMapsはマルチセンサ開発環境であり、自動運転機能の開発向けの幅広いアルゴリズムを提供しています。

    詳細

  • Speed is Key to Safety – 自動運転アルゴリズムの開発

    インディアナ大学 – パデュー大学インディアナポリス校(IUPUI)では、高速センサデータ処理の利点を分析することを通じて、自動アプリケーションの道路輸送における安全性の向上を実現する方法を研究しています。ここでは、組み込みコンピューティング機能の中心的なリアルタイム実行プラットフォームとして、RTMaps EmbeddedおよびNXP BlueBoxが使用されています。

    詳細

  • Sensor-Based Driving – P3によるADASおよび自動運転機能の開発

    P3では、顧客がADASおよび自動運転機能の実装評価を行えるようにするため、Autonomous Data and Analytics Platform for Testing(ADAPT:テスト用自律データおよび解析プラットフォーム)を開発しました。これらの機能には、視覚ベースの機能やセンサテスト機能、センサの設定およびアルゴリズムなどがあります。ADAPTではRTMapsソフトウェアを活用することで、ADASや自動運転アルゴリズムの検証および妥当性確認を行っています。

    詳細

  • RTMapsを使用したシャトルバス用自動運転機能の開発

    NAVYA社ではIntempora社のマルチセンサ開発環境であるRTMapsを使用して、通常の交通に対応した初の量産用無人走行車両であるNAVYA ARMA向けの複雑な自動運転機能を開発しています。

    詳細

  • Rising to Multisensor Challenges

    dSPACEは、先進運転支援システムや高度な自動運転機能を開発するための優れたツールチェーンの提供に向けてIntempora社とのパートナーシップを締結しました。dSPACEでは、Intempora社の画期的なマルチセンサアプリケーション用ソフトウェア環境であるRTMapsをグローバルかつ独占的に供給する予定です。

    この記事では、RTMapsの概要とRTMapsをどのようにdSPACEツールチェーンにシームレスに統合したかについて説明します。

    詳細

  • RTMapsトレーニング

    このトレーニングコースは、マルチセンサアプリケーションのプロトタイピングに携わるエンジニアを対象としています。RTMapsでセンサデータを取得、処理、同期的に記録、および再生する方法について学習します。上級コースでは、Python、C++、またはSimulink®を使用したアルゴリズムの統合を実践的に経験し、RTMapsをdSPACEツールチェーンと組み合わせて使用する方法について学習します。また、組込みプラットフォームでアプリケーションを開発および実行する方法についても学習します。

    詳細

適用分野

マルチセンサアプリケーションは、先進運転支援システム、自動運転、マルチモーダルHMI、ロボット産業、航空宇宙産業など、数多くの分野で非常に重要な役割を果たしています。

一般に、ラボや車載環境でこうした種類のアプリケーションを開発するには、カメラ、レーザースキャナ、レーダー、あるいはGNSS受信機などのさまざまなセンサからリアルタイムでデータを取得、同期化、および処理し、CAN/CAN FD、LIN、Ethernetなどの通信ネットワークとのインターフェース経由でそれらをやり取りする必要があります。また、テストおよび開発フェーズでは、データを時間と同期した形で記録、ビジュアル表示、および再生できることも不可欠です。Intempora社(www.intempora.com)のRTMaps(Real-Time Multisensor applications)は、特にこれらの使用例を念頭に設計されています。RTMapsは、Microsoft Windows®およびLinuxなどのオペレーティングシステムをサポートするx86およびARMベースのプラットフォームにモジュール型の開発およびランタイム環境を提供します。

主な利用効果

RTMapsを使用すると、データは非同期的に捕捉され、それぞれのデータサンプルが完全に個々のペースでタイムスタンプと一緒に取得されます。これにより、すべてのデータが確実に時間相関性を持つことになります。マルチコアCPUでのRTMapsの卓越した性能を使用することで、ユーザは自身のコンピューティングアーキテクチャを最大限に活用し、リアルタイム処理やデータ融合を含む複数の広帯域幅のデータストリームを処理するアプリケーションを容易にセットアップすることができます。センサのデータは同期的に記録および再生することができ、オフラインでの開発やテストを再現可能な条件下で行う場合に使用できます。

RTMapsは、車載センサ、バス、および認識アルゴリズム向けの総合的なコンポーネントライブラリを提供するだけでなく、あらゆるタイプの多数のセンサおよびアクチュエータをサポートしています。RTMapsでは、ブロック線図を使用したり、C++やPython対応の専用ソフトウェア開発キットを通じて独自のコードを組み込んだりすることが可能なため、アルゴリズムの開発は容易です。異種のデータストリーム間の時間的な整合性と同期性を保ちつつ、データを複数の分散プラットフォームで処理することも可能です。

dSPACEツールチェーンにおける統合

RTMapsはdSPACEツールチェーンに強固に統合されています。そのため、dSPACEでは、RTMapsとの間で低レイテンシでのデータ交換や時間同期を行うためのPCベースのシミュレーションプラットフォームであるdSPACE VEOSやdSPACEリアルタイムシステム向けに、特別設計のインターフェースブロックセットを提供しています。また、ASAM XIL APIを用いてdSPACE ControlDesk®からもRTMapsに接続できるようにすることにより、RTMapsで実装および処理されたコンポーネントの監視やパラメータ化を実現します。

Functionality Description
General
  • Developing, testing, validating and benchmarking processing algorithms and data fusion algorithms
  • 2-D & 3-D visualization
  • Data time-stamping, latency measurement, downstream resynchronization
  • Datalogging and real-time data playback for offline development and validation
  • Graphical programming by means of block diagrams and easy integration of C++, Python and Simulink code
  • Optimized, multithread run-time engine and dedicated real-time capabilities
  • Data processing and data synchronization on multiple distributed platforms
  • RTMaps Studio with large module libraries for graphical development
  • RTMaps Remote Studio (an additional RTMaps Remote Studio license is required) to directly develop applications on embedded platforms using a PC
  • RTMaps Runtime Engine for embedded deployment and customized HMIs
  • Record and play back measurement data in ADTF DAT-file format
Supported sensors, communication buses and protocols
  • Cameras (GigE Vision, USB 2.0, USB 3.0, FireWire, analog, Camera Link, HDR, ... from Point Grey, IDS, Basler, AVT, NIT, ...)
  • Stereo-vision heads
  • Laser scanners (IBEO, Velodyne, SICK, Hokuyo, Quanergy, Ouster)
  • Radars (Delphi, Autocruise, Continental, ...)
  • Time-of-flight sensors (LeddarTech)
  • CAN/CAN FD, LIN (Peak, Kvaser, Vector Informatik, .dbc file decoder)
  • GPS, IMUs (SBG Systems, OxTS, Xsens, VectorNav, IXSEA, Phidgets, ...)
  • Communication (TCP & UDP, DDS, ASAM XIL API, ...)
  • Analog/digital I/O (Data Translation, Phidgets, Audio, ...)
  • Eye trackers (Pertech, faceLAB, SmartEye, SMI, The Eye Tribe, ...) and biometrics (BIOPAC, Becker Meditec, ...)
  • Motion capturing (Kinect, Xtion, Vicon, ...)
  • The complete list of available components is provided under: https://intempora.com/products/rtmaps/included-components
    Support for additional components on request.
Supported algorithms for developing functions for autonomus driving
  • Open Source Computer Vision Library (OpenCV) for CPU/GPU-based image processing
  • Support for NVIDIA® DriveWorks for the DRIVE PX2 platform
  • Augmented LiDAR 3D SLAM provided by Dibotics via Partners Components Store
Supported operating systems and platforms
  • Windows®, Linux, Embedded Linux, QNX
  • x86, x86_64, ARM, MicroAutoBox Embedded SPU, AUTERA, Renesas HAD Solution Kit, NXP BlueBox, NVIDIA® DRIVE™ PX 2
Targeted applications
  • Advanced driving assistance systems (ADAS)
  • Autonomous vehicles
  • Mobile robotics
  • Data recording
  • Advanced multimodal HMIs

その他の情報 関連項目 お問い合わせ