RTMaps最初于1998年在Mines ParisTech 机器人中心(CAOR)开发成功。当时,前主管Claude Laurgeau领导的团队正在研究机器人和智能运输系统 (ITS)。该团队参与了Eureka Prometheus项目(1987-1995),这是欧盟资助的首批专注于自动驾驶的研发项目之一。该项目的目的是开发基于计算机视觉算法和贝叶斯网络的数据融合,用于车辆感知和精确定位。他们的目标是在装有前置摄像头、雷达和最初模型的激光雷达扫描仪的原型车辆上实时执行这些算法。
但团队很快意识到,他们90%的时间都花在了软件架构上,而不是算法上。
由于市场上没有任何开发工具能够满足他们的需求,团队在20多年前开发了自己的模块化和基于组件的软件解决方案,称为RTMaps(Real-Time Multisensor applications)。
RTMaps通过其多线程架构的设计进行了优化,充分利用了多核和多CPU架构,避免了多于的开销。时间一致性是软件的关键:RTMaps开发人员早就意识到他们需要对车辆中的各种传感器和数据源进行同步,其中多个处理通道需要以不同的延迟并行执行。利用RTMaps中的精确时间戳机制和数据流重新同步的内置功能,我们可以在具有多个任务或ECU的复杂实时架构中保持因果性和时间一致性。RTMaps支持Windows®、 Linux (Ubuntu™ LTS)和QNX®等操作系统®.
RTMAP技术开发和测试被用于全球研发团队的原型车辆开发,例如一些研究中心,如昆士兰科技大学,或在Vicomtech以及许多欧盟项目。它也被用于原始设备制造商和一级供应商(如Navya和Valeo)的开发。
随着自动驾驶的兴起,这基本上意味着我们需要开发带车轮的机器人,汽车工业的重点相继从机械转向电子和软件。大多数原始设备制造商和一级供应商已经深入研究了这种新型的驾驶趋势。许多行业和咨询专家都认为:软件的使用将彻底改变汽车工业,使机械工程公司转型成为高科技和IT公司。
这种转变需要付出巨大的努力,特别是传统的原始设备制造商,因为大多数汽车工程师不是软件专家。
复杂的实时系统需要大量的专业知识和对软件机制的透彻理解。RTMaps使汽车工程团队能够专注于算法的实现,而不是软件架构,让他们为自己的自动驾驶应用程序定义准确的策略。RTMaps的模块化结构和直观化的用户界面降低了开发风险,因为它们将代码复制和重写过程中的工作量和错误降到最低。
RTMaps为您提供了自动驾驶车辆开发的完整软件栈。此外,RTMaps降低了底层硬件、传感器接口和驱动程序的复杂性,通过拖放操作为基于组件的开发提供了直观化的用户界面。
RTMaps提供的完整软件栈包括120多个软件包和600多个即用型软件组件。其中,许多传感器接口组件用于摄像头、雷达、激光雷达、GPS、IMU、CAN解码器等。例如,RTMaps支持超过15个品牌的60个激光雷达模型,包括Velodyne、Leddartech、Ouster、IBEO、Valeo、Robosense、Sick、Hesai、Quanergy、Livox、AEye、Hokyuyo和Slamtech。
NAVYA ARMA 是全球首款无人驾驶量产型常规公交车。NAVYA利用Intempora的RTMaps多传感器开发环境来开发自动驾驶的复杂功能。
印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校(IUPUI):自动驾驶算法印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校通过分析高速传感器数据处理的优势,研究如何提高自动驾驶应用中道路运输安全性。RTMaps Embedded和NXP BlueBox是嵌入式计算能力的核心实时执行平台。
(dSPACE MAGAZINE 2/2019)
作为轻量级软件,RTMaps运行时执行发动机可用于自动驾驶车辆应用的所有开发阶段:在云端或dockers、PC上,甚至在ECU和嵌入式目标上。您还可以在硬件在环(HIL)仿真和云计算架构中将RTMaps作为后处理框架,以验证感知和深度学习算法或自动驾驶的复杂软件功能。
RTMaps具有多功能、模块化和高度可扩展性等特点。它被广泛应用于新一代自动驾驶汽车,从原型开发到验证都有涉及。
该软件可以在嵌入式系统上进行实时部署和执行。RTMaps支持基于ARM的架构和专用于高级驾驶辅助系统(ADAS)和高度自动化驾驶(HAD)的嵌入式目标。它为未来的车辆提供了广泛的数据处理能力,这些车辆系统开发依赖于由主要的硅供应商(如NVIDIA、Renesas和NXP)开发的芯片(SoCs)。因此,您可以在用于量产设计的最新ECU上使用早期原型开发阶段的设计和应用程序。这大大减少了开发周期,简化了复杂算法在嵌入式目标上的部署。
RTMaps通过提高研发工程团队的生产力和效率来加快上市时间,这在竞争激烈的领域是一项决定性因素。
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