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RTMaps – 实时多传感器应用

多传感器应用(ADAS、机器人等)开发环境

Intempora 的 RTMaps 是一款基于组件的软件开发和执行环境,使用户能够对来自各种传感器和车辆总线的数据进行时间戳添加、录制、同步和回放处理。

  • RTMaps获得了AutoSensAwards奖项提名

    RTMaps 入围AutoSensAwards大奖(NXP赞助)的“最具创新性的自动驾驶平台”单元。

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  • 环境识别--基于SLAM算法的环境识别

    实现自主驾驶的一大重要前提就是能够随时了解车辆在其环境中所处的位置。如果没有详细地图或卫星导航可用的话,则可以通过SLAM算法进行定位以获取这些必要的信息。

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  • 自动驾驶算法

    RTMaps是多传感器开发环境,其提供了一系列算法以进行自主驾驶功能开发。

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  • 速度是安全的关键——开发自动驾驶算法

    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。

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  • 基于传感器的j驾驶-P3开发ADAS和自动驾驶功能

    P3已经开发了Autonomous Data and Analytics Platform for Testing (ADAPT),以帮助客户评估ADAS和自动驾驶的功能和特征。这些包括基于视觉的特征、用于测试传感器的功能以及传感器配置和算法。ADAPT利用RTMaps软件验证和核实自动驾驶的ADAS和算法。

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  • 通过RTMAPS开发大巴的自动驾驶功能

    NAVYA 利用Intempora的多传感器开发环境 RTMaps开发NAVYA ARMA自主驾驶的复杂功能,这是首款面对一般交通场景的无人驾驶量产型车辆。

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  • 迎接多传感器挑战

    dSPACE和 Intempora 已经建立了合作,旨在为高级驾驶辅助系统的开发和高度自动化驾驶功能提供了最佳工具链。Intempora的RTMaps是多传感器应用中无与理想的软件环境。dSPACE在全球范围内独家代售该产品。

    这篇文章简单介绍了RTMaps,并解释了它是如无缝集成到dSPACE工具链的。

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  • RTMaps培训

    培训课程专门针对参与多传感器应用原型开发的工程师。你将学习如何获取、处理、同步记录和回放RTMaps中的传感器数据。在高级课程里,你将学习如何使用Python,C++,或Simulink®集成算法,并学会如何将dSPACE工具链和RTMaps结合使用。您还将学习如何在嵌入式平台上开发和运行应用程序。

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应用领域

多传感器应用在高级驾驶辅助系统、自主驾驶、多模式人机接口、机器人和航空航天等许多领域中发挥着重要作用。

在实验室或车辆中开发这些应用时,通常需要实时采集、同步和处理各种传感器(摄像头,激光扫描器,雷达或 GNSS 接收器等)传输的数据,并需要连接CAN/CAN FD、LIN 或以太网等通信网络。在测试和开发阶段,能够录制、可视化和回放与时间相关的数据也十分重要。Intempora 公司 (www.intempora.com) 提供的 RTMaps(实时多传感器应用)专为这些应用实例而设计。它为 x86 平台和 ARM 平台(支持 Microsoft Windows® 和 Linux 等操作系统)提供模块化开发和运行环境。

主要优点

利用 RTMaps 可以异步采集数据,每个数据样本都按自己的节奏进行采集,而且可以带有时戳。这确保了所有数据都与时间相关。RTMap 在多核 CPU 上具有出色的性能,这使得用户能充分利用其计算架构,轻松设置应用程序来处理多个高带宽数据流,包括实时处理和数据融合。传感器数据可以同步录制和回放,以便在可复现的条件下进行离线开发和测试。

RTMaps 为汽车传感器、总线和感知算法提供全面的组件库,可支持任何类型、任何数量的传感器和执行器。通过模块框图或使用专门的软件开发套件集成自己的 C++ 和 Python 代码,从而轻松开发算法。其甚至能够在多个分布式平台上处理数据,并同时保留异构数据流的时间相干性和同步性。

集成在 dSPACE 工具链中

RTMaps 紧密集成在 dSPACE 工具链中。为此,dSPACE 提供一个专门针对基于 PC 的仿真平台 VEOS® 和 dSPACE 实时系统的接口模块组,以便低延时地交换数据,并使时钟与 RTMaps 同步。此外,dSPACE ControlDesk® 可以通过 ASAM XIL API 连接到 RTMaps。因此,用户能够对RTMaps 中实施和处理的组件进行监控和参数化。

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)
  • 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
  • x86, x86_64, ARM, MicroAutoBox Embedded SPU, 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

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