Программное обеспечение для моделирования транспортных средств:как протестировать радар и лидар на снегу

Беспилотный автомобиль содержит множество датчиков, в том числе детекторы полос движения, дорожных знаков и свободного пространства. Компоненты усовершенствованной системы помощи водителю, или ADAS, должны быть проверены в различных условиях, прежде чем официально выйти на дорогу.

Один из безопасных способов пройти тест-драйв:воссоздать мир в симуляции. Вы можете отправиться на прогулку со своего рабочего места, – говорит Уоррен Анер, генеральный директор компании RightHook, поставщика программного обеспечения для моделирования из Сан-Хосе, Калифорния.

«Никто не умирает в метавселенной, по крайней мере пока», — сказал Анер аудитории в этом месяце в Tech Briefs. Презентация под руководством «Последние усовершенствования для тестирования и моделирования датчиков ADAS». «Это позволяет очень легко исследовать те крайние случаи, которые невозможно найти в реальном мире».

Такие компании, как компания RightHook, поставщик программного обеспечения для моделирования из Сан-Хосе, штат Калифорния, создают свои виртуальные среды на основе хорошо изученных физических явлений, а также с помощью компаний, занимающихся сканированием и картографированием, которые создают цифровые копии реального мира.

Но некоторые природные элементы трудно воссоздать. Что делать, например, если вы едете в ненастную погоду?

Во время презентации в прямом эфире один из читателей задал Анеру следующий вопрос:

"Что касается программного обеспечения для моделирования транспортных средств, как вы компенсируете воздействие дождя или снежной бури на датчики лидара?

Уоррен Анер :Осадки, такие как дождь и снег, определенно могут снизить производительность лидарного датчика. Они особенно страдают из-за расходимости луча и короткой длительности импульса. Шум обнаружения снега действительно сконцентрирован рядом с этим датчиком и проявляется в таких больших скоплениях.

То, что мы видим, это то, что шум снежных скоплений действительно вносит ложное обнаружение, а также скрывает важные препятствия, что приводит к некоторым очень, очень критическим ложноотрицательным ситуациям, и вы действительно попадаете в это, как только начинаете приближаться к этому скоплению снега в 3/4 дюйма. час.

Если вы ниже этого [уровня], шум есть, но он не становится критической территорией ложноотрицательных результатов, поэтому, прежде всего, это одна из областей, где мы начинаем использовать эмпирические данные.

Мы могли бы провести симуляцию отдельных фотонных частиц, но вы говорите об огромной, огромной вычислительной ситуации, которая, вероятно, сведет вас к 30-секундной симуляции, расчеты которой, вероятно, займут несколько часов. Мы применяем эмпирическую модель данных поверх нее. Мы применяем данные, которые мы собрали или которые собрали некоторые наши партнеры по исследованиям в академических и государственных учреждениях, «поверх» нашей сенсорной модели, поэтому вы должны указать, скажем, скорость выпадения снега и некоторые другие характеристики этой модели. погодную ситуацию, и мы добавили бы ее в качестве модели шума поверх исходных данных.

Тем не менее, вчера компания Cruise совершила свою первую поездку на автономном такси без оператора безопасности . Они работают в Сан-Франциско, где никогда не бывает снега, и они не ездят на своих машинах под дождем. Мы все еще работаем над этим с нашими клиентами и партнерами, чтобы создать все лучшее и лучшее решение. Прямо сейчас это не та проблема, на решении которой мы должны слишком сильно сосредоточиться, потому что еще никого нет.