Simulation de capteurs
Perception de l'environnement pour les systèmes ADAS à l'aide de capteurs virtuels simulant des caméras, des radars, des lidars et des capteurs à ultrasons
La détection de l'environnement constitue la base de la conduite assistée et automatisée (ADAS/AD). Pour le développement et les essais des fonctions de conduite, le logiciel de simulation de véhicules et d'environnements DYNA4 propose des modèles éprouvés de caméras, de radars, de lidars et de capteurs à ultrasons.
Différents niveaux d'abstraction
Le logiciel d'essais de conduite virtuels DYNA4 fournit des données de capteurs simulées à différents niveaux d'abstraction. Vous pouvez passer d'un niveau à l'autre, en fonction de votre cas d'utilisation et des limites de votre système testé :
- Capteurs avec données brutes basées sur la physique
Testez votre algorithme de perception à l’aide d’images de caméra ou de nuages de points lidar générés virtuellement - Capteurs au niveau de la détection
Testez des algorithmes de fusion de capteurs de bas niveau à partir de détections provenant de plusieurs capteurs, tels que des radars, des caméras et des lidars - Listes d’objets issues des sorties des capteurs
Test d’algorithmes de fusion de capteurs de haut niveau à partir de listes d’objets issues de plusieurs capteurs, tels que le radar et la caméra - Listes d’objets fusionnées
Test des fonctions ADAS/AD à partir d’une liste d’objets fusionnée en entrée
Avantages des capteurs virtuels
- Évaluation complète du véhicule
Simulations en boucle fermée pour tester les fonctions de perception et de contrôle avec un retour d’information cohérent, contrairement aux configurations utilisant des données enregistrées - Flexibilité pour les premières phases de développement
Les capteurs virtuels permettent de modifier divers paramètres lorsque la configuration réelle des capteurs n’est pas encore entièrement définie - Essais sans risque
Recréer facilement dans l’environnement virtuel des scénarios complexes, difficiles à observer dans la réalité ou présentant des risques pour la sécurité - Des entrées parfaitement adaptées
Choisissez le niveau d’abstraction correspondant aux données d’entrée de votre système testé – des données brutes des capteurs aux listes d’objets entièrement idéalisées - Plus d’efficacité, moins de travail manuel
La disponibilité totale des informations de référence rend l'étiquetage manuel superflu
Cas d'utilisation types
Testing BASELABS Dynamic Grid with Virtual Test Drives in DYNA4
- Déterminez la configuration des capteurs
dès les premières phases de développement - Tests fonctionnels
par exemple, en utilisant une liste d’objets issue des scénarios de collision NCAP pour alimenter un algorithme de freinage d’urgence automatique, tout en négligeant délibérément l’influence de la perception - Tests de robustesse
par exemple, tester la capacité d’une fonction de stationnement automatique avec des images de caméra dégradées en raison d’un objectif encrassé - Tests de performance
par exemple, évaluation des capacités d’une fonction de conduite automatisée en termes de fonctionnalité et de synchronisation dans un environnement HIL avec injection d’images de caméra et de détections radar - Enrichissement des jeux de données
pour l’apprentissage et les tests d’algorithmes de perception basés sur l’IA, avec des scénarios, des objets et des effets environnementaux difficiles ou dangereux à observer dans la réalité
Entrées des capteurs au niveau de l'objet
- Liste d'objets dans DYNA4 avec segmentation sémantique d'images
- Listes d’objets spécifiques à chaque capteur ou liste d’objets fusionnée
- Informations de référence idéalisées ou prise en compte de l’occlusion
- Calcul hautement efficace basé sur des boîtes englobantes ou sur la segmentation sémantique d’images, en tenant compte des géométries exactes
- Fournir des données de capteurs simulées au format ASAM OSI pour une intégration aisée avec votre système sous test
Capteurs simulés : caméra, radar, lidar, ultrasons
Testing Camera-Based ADAS Functions with DYNA4
Appareils photo
- Caméras configurables avec des angles de champ allant jusqu'à 360°
- Paramétrage de la distorsion à l'aide des paramètres Fisheye, OpenCV, Scaramuzza ou Kannala-Brandt
- Filtres : salissures sur l'objectif, niveaux de gris, Bayer, etc.
- Flux d’images RVB sur des sorties distinctes pour l’injection d’images, même pour les caméras stéréoscopiques
- Diffusion en continu d’images RVB pour l’injection vidéo vers les unités de contrôle ADAS
- Utilisation allant du MiL (développement d’algorithmes) au HIL (injection d’images sur l’ECU)
Radar
- Détections radar multiples par objet, avec des données spécifiques au radar telles que la distance, la vitesse radiale et la RCS, fournies sous forme de données de capteur OSI
- Modélisation basée sur l’effet Doppler et le traitement par transformée de Fourier rapide (FFT), avec regroupement des données (binning)
- Prise en compte d’effets typiques tels que l’occlusion par d’autres objets, le diagramme de rayonnement de l’antenne, un nombre limité de détections par cycle, ainsi que les ambiguïtés d’angle et de vitesse
- Modèle phénoménologique efficace sur le plan informatique, développé grâce à l’expertise de Persival
Lidar
- Intensité de réflexion en fonction de l'angle entre le faisceau laser et la surface de l'objet, ainsi que des propriétés de ce dernier
- Disponibilité de capteurs lidar rotatifs et non rotatifs
- Angle d'ouverture et résolution du signal réglables
- Sortie d'un nuage de points 3D sous forme de sujet ROS via DDS ou via UDP au format Velodyne
Échographie
- Prise en compte de la propagation et de l'atténuation atmosphérique
- Absorption et réflexion en fonction de la géométrie de l’objet et des propriétés du matériau
- Angle d'ouverture et résolution du signal réglables
- Génération d’un histogramme d’intensité en fonction de la profondeur
Felix Beygang
Expert en solutions ADAS
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