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rFpro推出自动驾驶模拟平台:能以每秒120帧的速度运行高清质量图形

导读: rFpro使用高度精确的扫描技术来生成真实道路库,这构成了模拟的基础。由于它是一个数字平台,用户可以控制所有的变量,其中包括交通,行人,天气和位置,使他们能够测试每一个可能性。

在之前的文章中,我们盘点过自动驾驶模拟软件。最近,编辑发现一家英国的公司rFpro推出了一种模拟平台图像清晰,能够以最低每秒120帧的延迟速度运行高清质量图形,性能,响应速度和模拟都处于世界领先水平。

英国的驾驶模拟公司rFpro推出了一个模拟平台来培训和开发自动驾驶汽车。它利用数字环境准确地反映真实世界,使汽车制造商能够在任何可想象的情况下测试其系统。

模拟平台的关键在于复制真实世界的准确程度。足够的精度可以使得自动驾驶车辆的各种传感器能够自然反应,测试结果也就具有代表性。rFpro使用高度精确的扫描技术来生成真实道路库,这构成了模拟的基础。由于它是一个数字平台,用户可以控制所有的变量,其中包括交通,行人,天气和位置,使他们能够测试每一个可能性。

RFPRO的发展历程rFpro是2007年作为F1车队的“rFactor Pro”项目开始的。F1项目对性能,响应速度和模拟要求很高。正是这个高标准,让rFpro被很多OEM和T1s用来进行车辆动力学仿真。rFpro驾驶模拟器正在被世界十大OEM中的六家以及许多较小的OEM和T1s用于道路车辆,子系统和控制系统的虚拟测试。

虽然道路车辆的工程周期是以年为单位进行衡量的,但现在已有十款原始设备制造商采用rFpro技术进行销售,这些车型在rFpro中开始进行底盘和传动系统测试和校准,以降低成本和工程过程中的时间延迟。rFpro提供用于深度学习自动驾驶,ADAS和车辆动力学测试,验证的驾驶模拟软件等内容,它专注于基于地面的道路车辆模拟。rFpro从台式工作站逐步扩展到跨多个OEM和一级客户的大规模并行实时测试环境,可以在云中共享相同的虚拟测试环境,连接到其自动驾驶模型和人机测试驱动程序。同时加速车辆,车辆子系统,ADAS和自主软件系统的测试和验证,以节省资金并允许您更高质量地将产品推向市场。

虚拟测试

rFpro是基于车辆动力学,ADAS和自动控制系统工程开发的驾驶模拟。rFpro为F1,NASCAR,WEC,IMSA,Indy,Formula E和Super-GT提供了大量现成的数字道路模型库,用于验证场地,公共道路,测试轨道和赛道。公司已经准备好在中国,美国,加拿大和欧洲数百公里的公路上使用现成的模型,包括城市中心,农村路线,高速公路等。

对于测试车辆动力学方面的驾驶员来说,这些车都配备了高精确模拟的数字路面,所有的数字道路模型均采用高品质的动态LiDAR构建,并包含高分辨Terrain Server HDSurfaces。从动力学的liDAR测量结果来看,使用rFpro的Terrain Server可以将整个可驾驶路面映射到沿道路和道路两侧的1cm网格。每次碰撞,发生的震动和不连续性都通过车辆的轮胎模型进入待测车辆数据模型中。

rFpro允许使用SUMO和PTV-Vissim等集合工具,可以利用智能流量填充虚拟测试世界,还可以使用CarMaker Traffic等工具创建特定场景,例如交叉口处可能发生的碰撞,或者甚至在通过Simulink IO Block直接控制。rFpro将人体试驾车的细节传递给交通系统,以便智能交通避免并让位于被测车辆。多个rFpro仿真器可以联网在一起,以便多个人类测试驱动程序可以共享相同的虚拟测试路线。天气和大气条件,交通和行人等在所有rFpro模拟器中实时共享。

rFpro的天气和大气条件可以进行实时调整或预编程。通过rFpro管理控制台来控制天气,也可以通过创建测试和实验的建模工具来控制天气。例如,当您在IPG Carmaker中创建测试时,可以设置自动传输到rFpro上。

rFpro可以涵盖了大多数车型,并且包含适用于各种平台的所有主流车辆建模工具的现成接口。接口通过FMI,Simulink IO Block或S-Function,UDP或C ++ API运行,包括Windows,dSPACE,Concurrent Realtime,Speedgoat等。如果有自己的车型运行在实时硬件上,该软件可以提供兼容的Simulink模块集来编译到dSpace,vTAG,Speedgoat(还有更多)。同时还有一个用于编写自己的代码的API。

rFpro为DEEP LEARNING AUTONOMOUS DRIVING(DLAD)系统的开发,培训,测试和验证提供全面的环境。在开发基于摄像机,激光雷达和雷达等传感器源的机器学习系统时,3D环境模型的质量非常重要。现实世界和虚拟世界之间的相关性越大,实际和虚拟场景之间的相关性就越高。理想情况下,希望实现真实和虚拟测试之间的完全关联。rFpro的HiDef模型是围绕一个图形引擎构建的,该引擎包含物理模拟的大气,天气和照明以及场景中每个物体的物理建模材料。来自rFpro的100多公里的公共道路模型现成可用,涵盖北美,亚洲和欧洲,包括多车道高速公路,城市,农村和山区路线,都是从现实世界中复制。rFpro还允许从第三方地图导入模型,包括IPG ROAD5,.max,.fbx,OpenFlight,Open Scene Graph,.obj。rFpro SceneEditor 允许您添加或修改材质属性以适合训练要求。rFpro支持同时输出到多个传感器模型,同步到100μs以确保相关数据。在1GB局域网内,每个自我车辆最多可同时进行80个馈送。每个传感器可以同时供给多个流,例如以支持RGB,HDR,深度,点云,对象分割,道路分割。通过这种方式,可以同时传输用于训练,测试和验证传感器模型和算法的数据。

rFpro的图形引擎对于地面车辆模拟非常有效,甚至允许实时流式传输极端带宽高分辨率HDR图像,这对于运行ECU或硬件在环系统或与一个或多个人类测试驾驶员共享相同的虚拟世界是非常必要的。rFpro可用于模拟多种传感器模型类型的馈送,包括相机,雷达,LiDAR,闪存LiDAR,GPS,DGPS,基础设施传感器和映射接口。

自动驾驶是未来,预计市场价值高达10万亿美元,但对于这些车辆是否应该在真实道路上测试一直是困扰的难题,通过借助一个成熟的仿真模拟平台使汽车制造商能够彻底测试他们的技术,然后在真实道路上进行验证,是很有必要的。

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