Automated Driving Toolbox

 

Automated Driving Toolbox

Diseñe, simule y pruebe sistemas SAAC y de conducción autónoma

Aplicaciones de referencia

Estas aplicaciones de referencia sirven de base para diseñar y probar aplicaciones de SAAC.

Seguimiento y cambio de carril

Frenado de emergencia automático y prevención de colisión frontal

Sistemas de estacionamiento autónomo

Gestión de tráfico en intersecciones

Aspectos destacados del producto

Simulación de escenarios

La simulación con escenarios de conducción realistas y modelos de sensores es una parte fundamental de las pruebas de algoritmos de conducción autónoma. Automated Driving Toolbox ofrece diversas opciones para probar estos algoritmos, tales como el entorno de simulación de cuboides, el entorno de simulación Unreal Engine y la integración con RoadRunner Scenario. Esta aplicación permite importar y exportar escenas y escenarios a los formatos ASAM OpenDRIVE y ASAM OpenSCENARIO®.

Etiquetado de validación ground-truth

Automatice el etiquetado de validación ground-truth de datos y compare la salida de un algoritmo sometido a prueba con datos de validación ground-truth. Utilice la app Ground Truth Labeler para etiquetar varias señales, tales como vídeos, secuencias de imágenes y señales de LiDAR que representen la misma escena.

Automatización de pruebas

Automatice pruebas de algoritmos y sistemas SAAC desde los requisitos hasta la implementación. Evalúe la funcionalidad de aplicaciones de conducción autónoma (frenado de emergencia autónomo, seguimiento de carril en autopistas y cambio de carril en autopistas) definiendo escenarios y realizando pruebas de regresión. Utilice herramientas de generación y variación de escenarios para crear escenarios a partir de datos de sensores registrados y generar múltiples variantes de un escenario original.

Planificación y control

Planifique rutas de conducción con mapas de coste de vehículos y algoritmos de planificación de trayectorias. Utilice controladores laterales y longitudinales para seguir una ruta planificada.

Detección y seguimiento

Desarrolle y pruebe algoritmos de procesamiento de visión y LiDAR para la conducción autónoma. Realice fusión multisensor y utilice un marco de seguimiento multiobjeto con filtros de Kalman.

Localización y mapeo

Utilice algoritmos de localización y mapeo simultáneos (SLAM) para crear mapas alrededor del ego-vehículo basados en datos visuales o de LiDAR. Acceda al servicio HERE HD Live Map para visualizar datos de mapas de alta definición. Muestre ubicaciones de vehículos y objetos en visores de streaming de mapas.