Umfelderfassung für ADAS und Autonomes Fahren
Sensorsimulation mit DYNA4

Umfelderfassung für ADAS und AD

Eine möglichst genaue Erfassung des Fahrzeugumfelds bildet die Grundlage für assistiertes und automatisiertes Fahren (ADAS/AD). Für die Entwicklung und den Test von Fahrfunktionen bietet die Fahrzeug- und Umfeldsimulation DYNA4 Modelle von Lidar-, Kamera-, Radar- und Ultraschallsensoren. Abhängig von den Grenzen Ihres zu testenden Systems stellt DYNA4 simulierten Sensor-Input auf verschiedenen Ebenen bereit, von physikalisch basierten Sensorrohdaten bis hin zu fusionierten Objektlisten. Dies ermöglicht z.B. die folgenden Einsatzbereiche:

  • Test von Objekterkennung mit virtuell erzeugten Kamerabildern oder Lidar-Punktwolken
  • Test von Sensor-Fusionsalgorithmen mit Objektlisten von mehreren Sensoren wie Radar und Kamera
  • Test von ADAS/AD-Funktionen mit Input einer fusionierten Objektliste
Sensor-Input auf verschiedenen Ebenen - von physikalisch basierten Rohdaten bis hin zu fusionierten Objektlisten
Sensor-Input auf verschiedenen Ebenen - von physikalisch basierten Rohdaten bis hin zu fusionierten Objektlisten

Vorteile

  • Echtzeitfähige Simulation zur Entwicklung und Test von sensorbasierten ADAS/AD-Funktionen

  • Von der Bestimmung der Sensorkonfiguration bis hin zur virtuellen Validierung

  • Vollständiges Sensor-Setup mit Ultraschall-, Lidar-, Kamera- und Radarsensoren

  • Ausgabe als Rohdaten, Target-Listen oder Objektlisten

  • Vielfältige Szenarien mit komplexen statischen und dynamischen Umgebungen, vom Parken bis zum autonomen Fahren im Umgebungsverkehr

  • Geschlossene Systemtests von der Umfelderfassung über die Aktuatorik bis zur realistischen Fahrzeugreaktion

  • Fahrzeugdynamik für realistische Sensorbewegungen

  • Effiziente Testabdeckung durch Testautomatisierung mit zahlreichen Varianten

Objektlisten

Objektliste: Semantische Bildsegmentierung
Objektliste: Semantische Bildsegmentierung
  • Sensorspezifische oder fusionierte Objektlisten
  • Idealisierte Ground-Truth-Informationen oder Berücksichtigung der Verdeckung
  • Hocheffiziente Berechnung auf der Basis von Bounding-Boxen oder semantischer Bildsegmentierung unter Berücksichtigung exakter Geometrien
  • Ausgabe: Relativgeschwindigkeit, Entfernung, Objektklasse

Lidar

Simulation einer Lidar Punktwolke in DYNA4
Simulation einer Lidar Punktwolke in DYNA4
  • Reflexionsintensität basierend auf dem Winkel zwischen Laserstrahl und Objektoberfläche und deren Materialeigenschaften
  • Rotierende und nicht rotierende Lidar-Sensoren verfügbar
  • Öffnungswinkel und Signalauflösung einstellbar
  • Ausgabe von 3D-Punktwolken als ROS-Topic über DDS oder über UDP im Velodyne-Format
  • Video: Vehicle simulation with Velodyne sensor and city traffic in DYNA4

Kameras

Konfigurierbare Kameras mit ultraweitem Öffnungswinkel
Konfigurierbare Kameras mit ultraweitem Öffnungswinkel
  • Konfigurierbare Kameras mit Öffnungswinkeln bis zu 360°
  • Parametrisierung der Verzerrung mit OpenCV oder Scaramuzza Parametern
  • Einstellung von Verschmutzungen auf der Linse
  • RGB-Bildstreams verteilt auf mehrere Kanäle oder Monitore
  • Einsatz von MIL (Algorithmenentwicklung) bis HiL (Bildeinspeisung auf ECU)

Ultraschall

Simulation von 12 Ultraschallsensoren beim Einparken
Simulation von 12 Ultraschallsensoren beim Einparken
  • Berücksichtigung von Ausbreitungsdämpfung, atmosphärischer Dämpfung 
  • Absorption und Reflexion basierend auf Objektgeometrie und Materialeigenschaften
  • Öffnungswinkel und Signalauflösung einstellbar
  • Ausgabe eines Intensitäts-Tiefen-Histogramms

Radar

Simulation von Radarsensoren als Input für ADAS Funktionsentwicklung, z.B. von ACC, AEB, BSD etc.
Simulation von Radarsensoren als Input für ADAS Funktionsentwicklung, z.B. von ACC, AEB, BSD etc.
  • Streuung der Radarwellen basierend auf Objektgeometrie und Materialeigenschaften
  • Berücksichtigung verschiedener Antenntencharakteristika (Short-, Mid-, Long-Range)
  • Öffnungswinkel und Signalauflösung einstellbar
  • Ausgabe von Rohdaten wie Relativgeschwindigkeit und Abstand zum Objekt sowie die Intensität des elektrischen Felds oder GPU-basierte Fourier-Transformation zur Erzeugung von Range-Doppler-Plots

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