ADAS 및 자율주행을 위한 환경 인식
DYNA4를 사용한 센서 시뮬레이션

센서 시뮬레이션: ADAS 및 AD를 위한 환경 인식

환경 감지는 첨단 운전자 보조 시스템 및 자율 주행(ADAS/AD)의 기반을 이룹니다. 차량 및 환경 시뮬레이션 DYNA4는 주행 기능의 개발과 테스트를 위해 LiDAR, 카메라, 레이더 및 초음파 센서의 모델들을 제공합니다. 테스트 중인 시스템의 경계 조건에 따라 DYNA4는 물리 기반의 원시 센서 데이터에서 융합된 객체 목록에 이르기까지 다양한 레벨의 가상 센서 입력을 제공한다. 여기서는 예를 들어 다음과 같은 유즈케이스가 가능합니다.

  • 가상으로 생성된 카메라 사진 또는 LiDAR 포인트 클라우드를 사용한 객체 감지에 대한 테스트
  • 레이더 및 카메라와 같은 여러 센서의 객체 목록을 사용한 센서 융합 알고리즘에 대한 테스트
  • 융합된 객체 목록을 입력으로 사용한 ADAS/AD 기능에 대한 테스트
물리 기반의 원시 센서 데이터에서 융합된 객체 목록에 이르기까지 다양한 레벨의 센서 입력
물리 기반의 원시 센서 데이터에서 융합된 객체 목록에 이르기까지 다양한 레벨의 센서 입력

제품 정보

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장점

  • 센서 기반의 ADAS/AD 기능의 개발 및 테스트를 위한 실시간 지원 시뮬레이션
  • 센서 구성을 결정하는 초기 개발 단계부터 가상 검증에 이르기까지
  • 초음파, LiDAR, 카메라 및 레이더 센서로 구성된 센서 전체의 셋업
  • 원시 데이터, 대상 목록 또는 객체 목록으로서 출력
  • 주차부터 주변 교통에서의 자율 주행에 이르기까지 복잡한 정적 및 동적 환경을 다루는 다양한 시나리오
  • 작동을 통한 환경 인식에서 실제의 차량 반응에 이르기까지 폐루프 시스템에 대한 테스트
  • 실제의 센서 움직임을 위한 차량 역학
  • 버전이 배리언트한 테스트 자동화를 통한 효율적인 테스트 커버리지

객체 목록

객체 목록: 의미론적 이미지 분할
객체 목록: 의미론적 이미지 분할
  • 센서 전용 객체 목록 또는 융합된 객체 목록
  • 이상적인 실측 정보 또는 폐색 고려
  • 정확한 형상을 고려한 경계 상자 또는 의미론적 이미지 분할에 기반한 고효율적인 계산
  • 출력 : 상대 속도, 거리, 객체 클래스

LiDAR

DYNA4에서 LiDAR 포인트 클라우드의 시뮬레이션
DYNA4에서 LiDAR 포인트 클라우드의 시뮬레이션

카메라

화각이 매우 넓은 구성 가능한 카메라
화각이 매우 넓은 구성 가능한 카메라
  • 개방 각도가 최대 360°로 구성 가능한 카메라
  • OpenCV 또는 Scaramuzza 파라미터를 사용한 왜곡의 파라미터화
  • 렌즈의 오염물 지원
  • 이미지 삽입을 위해 별도의 화면에 RGB 이미지 스트림 표시
  • MiL(알고리즘 개발)에서 HiL(ECU에 이미지 삽입)까지의 사용
  • 비디오: DYNA4를 사용한 가상 ADAS 테스트용으로 구성 가능한 카메라 

초음파

주차 시나리오에서 초음파 센서의 시뮬레이션
주차 시나리오에서 초음파 센서의 시뮬레이션
  • 전파 및 대기 감쇠에 대한 고려
  • 객체 형상과 소재 특성에 따른 흡수 및 반사
  • 조정 가능한 개방각 및 신호 해상도
  • 강도 깊이 히스토그램의 출력

레이더

ADAS 기능((예: ACC, AEB, BSD 등) 개발을 위한 입력으로서 레이더 센서의 시뮬레이션
ADAS 기능((예: ACC, AEB, BSD 등) 개발을 위한 입력으로서 레이더 센서의 시뮬레이션
  • 객체 형상과 소재 특성에 따른 레이더의 산란파
  • 다양한 안테나 특성에 대한 고려(단범위, 중범위, 장범위)
  • 조정 가능한 개방각 및 신호 해상도
  • 전기장의 강도 또는 GPU 기반의 푸리(Fourier)에 변환은 물론 상대 속도 및 객체까지의 거리와 같은 원시 데이터 출력에 의한 범위 도플러 플롯의 생성