Analiz Simülasyon teknolojisi otonom sürüşe nasıl yardımcı olur?
L3 ve üstü sürücüsüz araçların geliştirilmesi, araç sistemi karmaşıklığı ve kullanım ortamı karmaşıklığı açısından önemli ölçüde artmıştır. Algoritma testi, sensör testi ve güvenlik testi artık otomotiv alanında araç dinamikleri gibi simülasyon yöntemleriyle çözülemiyor. Simülasyon platformları, otonom sürüş şirketleri için katı bir talep haline geldi.
Kendi kendine giden arabalar simülasyon senaryolarında eğitilir
Otomatik sürüş simülasyon platformu, statik sahne restorasyonu, dinamik durum simülasyonu, sensör simülasyonu, araç dinamiği simülasyonu ve paralel hızlanma hesaplaması gibi bir fonksiyonlar koleksiyonudur.Otomatik sürüş algılama ve karar verme sistemine kolayca bağlanabilir ve ayrıca işletmenin geliştirme sürecine de dayanabilir. Ve özel olarak geliştirilmiş platform.
Statik ortam inşaat seviyesi: Gerçek ortam bilgilerini ve mevcut yüksek hassasiyetli haritaları toplayarak statik sahneler oluşturun, lazer nokta bulutu verilerini toplayarak yüksek hassasiyetli haritalar oluşturun, çevresel modeller oluşturun ve otomatikleştirilmiş araç zincirleri aracılığıyla santimetre düzeyinde yol restorasyonunu tamamlayın. Statik sahne verisi düzenleme ve otomatik oluşturma teknolojisi, fiziksel sahnelere göre gerçek yolları otomatik olarak geri yükleyebilir. Daha türevsel sanal sahneler oluşturmak için farklı topolojik yapılara göre yol etrafındaki ağaçlar ve sinyal lambaları gibi işaretleri otomatik olarak düzenlemek ve birleştirmek de mümkündür.
Dinamik sahne düzenleme seviyesi: Otomatik sürüş simülasyon platformunun özü veride yatmaktadır Buradaki veriler toplanan veriler değil, birden çok veri türünün entegrasyonu ve işlenmesidir. Çoklu veri kaynağı aracı davranış modeli aracı, farklılaştırılmış dinamik sahnelerin hızlı inşasını gerçekleştirebilir.
Otonom sürüşün test senaryosunu düzenleyin
Araç modelleme açısından: Şu anda bazı start-up şirketleri, otonom sürüşün geliştirilmesinde sensör simülasyonunun gerekli olmadığını duymuşlardır.Algoritma eğitimi, işlenmiş hedef sonuçları kullanılarak da yapılabilir. Dr. Zhang Fan'ın görüşüne göre sensör simülasyonu çok önemli bir kısımdır. Gelecekte, ulusal ürün tanıma ve geri çağırma perspektifinden bakıldığında, test ajansları, ürün güvenliğini sağlamak için ürünleri seviyeye göre ayırmalı, bunun bir donanım problemi, bir yazılım problemi, bir füzyon algoritması problemi veya bir karar algoritması problemi olup olmadığını belirleyip belirlemelidir. Otomatik sürüş simülasyon platformunun, basit dinamik sahne restorasyonu yerine her seviyede simülasyon gerçekleştirmesi gerekir.
Otonom sürüş simülasyonu endüstri zincirinde, simülasyon platformunun üç tür müşterisi vardır:
Araç üreticileri en büyük oranı oluşturur: Simülasyon çözümleri için en katı gereksinimlere sahiptirler, algoritma eğitimi ve bileşenlerin, sistemlerin ve araç seviyelerinin döngü içi testini içerirler;
Ulusal düzeydeki laboratuvarlar, test sahaları, gösteri alanları vb. Dahil olmak üzere test ajansları: Test kurumları, kapsamlı, sistematik ve adil test standartları geliştirmeyi umarak çoğunlukla güvenlik seviyesinden başlar;
Teknoloji algoritması şirketi: Çekiciliği, algoritmaları yinelemek ve yazılım ile donanımı birleştiren sistem çözümleri sağlamaktır.
Li Yi, sürücüsüz bir aracı daha akıllı ve daha akıllı hale getirmek için sabit bir veri akışına ihtiyaç duyulduğundan bahsetti. Bu, binlerce uç durumdan ayrılamaz ve verilerin gerçekliği ve çeşitliliği sağlanmalıdır.
Veri toplamadan veri işlemeye, algoritma regresyon testine kadar, tam bir kapalı dinamik veri döngüsü inşa edilmelidir. Veri kaynaklarının çeşitliliği, dönüşüm verimliliği ve uç durumlar, otonom sürüş simülasyon endüstrisinin odak noktasıdır.
Bu aşamada, çeşitli oyuncular arasında verilerin anlaşılmasında farklılıklar vardır ve bir işbirliği sorunu vardır. Sahne dönüştürme ve veri işleme yeteneklerini iyileştirme öncülüğünde, sinerji sorununu çözmek için birleşik bir veri formatı ve dönüştürme standardı oluşturulmuştur.
Kaynak: Yeni Akıllı Sürüş, Akıllı Araba Teknolojisi
