Die Automated Driving Toolbox bietet Algorithmen und Tools für die Entwicklung, die Simulation und das Testen von ADAS und Systemen für autonomes Fahren. Ergänzend zu Vision- und LiDAR-Wahrnehmungssystemen können Sensordatenfusions-, Pfadplanungs- und Fahrzeugregelungssysteme entwickelt und getestet werden. Visualisierungstools umfassen ein Vogelperspektiven-Diagramm und den Umfang der Sensorabdeckung, -detektion und -verfolgung sowie Displays für Video, LiDAR und Karten. Die Toolbox ermöglicht das Importieren und Arbeiten mit Straßendaten aus HERE HD Live Map und OpenDRIVE®-Straßennetzen.
Mithilfe der Ground Truth Labeler-App lässt sich die Kennzeichnung von Ground Truth-Daten automatisieren, um Wahrnehmungsalgorithmen zu trainieren und zu bewerten. Für Hardware-in-the-Loop(HIL)-Tests und Desktop-Simulationen der Wahrnehmungs-, Sensorfusions-, Pfadplanungs- und Steuerlogik können Fahrszenarien generiert und simuliert werden. Kamera-, Radar- und LiDAR-Sensorausgaben lassen sich in einer fotorealistischen 3D-Umgebung und die Sensordetektion von Objekten und Spurbegrenzungen in einer 2,5-D-Umgebung simulieren.
Die Automated Driving Toolbox bietet Referenzanwendungsbeispiele für gängige ADAS- und automatisierte Fahrfunktionen, wie beispielsweise Kollisionswarnungen, Notbremsassistent, adaptive Geschwindigkeitsregelung, Spurhalteassistent und Einparkhilfe. Die Toolbox unterstützt die C/C++ Codegenerierung für Rapid Prototyping und HIL-Tests mit Support für Sensorfusion, Tracking, Pfadplanung und Fahrzeugregelungssysteme.
Referenzanwendungen
Referenzanwendungen bilden die Grundlage für das Entwickeln und Testen von ADAS-Anwendungen.
Produkt-Highlights
Szenario-Simulation
Simulation mithilfe realistischer Fahrszenarien und Sensormodelle ist ein entscheidender Testbestandteil von Algorithmen für automatisiertes Fahren. Die Automated Driving Toolbox bietet verschiedene Optionen zum Testen dieser Algorithmen, zum Beispiel eine quaderförmige Simulationsumgebung, die Unreal Engine-Simulationsumgebung sowie die Integration in RoadRunner Scenario. Diese Anwendung unterstützt den Import und Export von Szenen und Szenarien in und aus ASAM OpenDRIVE- und ASAM OpenSCENARIO®-Formaten.
Generieren von Szenen und Szenarien aus aufgezeichneten Sensordaten
Erstellen Sie virtuelle Fahrszenarien aus Fahrzeugdaten, die mit verschiedenen Sensoren aufgezeichnet wurden, z. B. einem globalen Positionierungssystem (GPS), einem Trägheitsmessgerät (IMU), einer Kamera und einem LiDAR. Verwenden Sie Sensor-Rohdaten, aufgezeichnete Akteursspuren oder Fahrspurerkennungen.
Test Suite für Euro NCAP-Protokolle
Generieren Sie automatisch ein Ausgangsszenario und dessen Varianten für die Bewertung verschiedener Euro NCAP-Protokolle. Visualisieren Sie die generierten Varianten oder exportieren Sie sie in das ASAM OpenSCENARIO®-Dateiformat. Führen Sie Simulationen in der Testumgebung aus und erhalten Sie Euro NCAP-Test-Metriken.
Bewegungsplanung und -steuerung
Planen Sie Fahrwege mit Fahrzeugkostentabellen und Bewegungsplanungsalgorithmen. Verwenden Sie Quer- und Längssteuerungen, um einer geplanten Bewegungsbahn zu folgen.
Erkennung, Tracking und Ground-Truth-Kennzeichnung
Entwickeln und testen Sie Vision- und LiDAR-Verarbeitungsalgorithmen für automatisiertes Fahren. Ausführung von Multi-Sensordatenfusions- und Multi-Object-Tracking-Frameworks mit Kalman. Automatisierung der Kennzeichnung von Ground-Truth-Daten und Vergleich der Ausgabe eines Testalgorithmus. Kennzeichnen Sie mithilfe der Ground Truth Labeler-App mehrere Signale wie Videos, Bildsequenzen und LiDAR-Signale, die dieselbe Szene repräsentieren.
Lokalisierung und Kartierung
Setzen Sie Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)-Algorithmen, basierend auf visuellen oder LiDAR-Daten, zur Erzeugung von Karten der Ego-Fahrzeugumgebung ein. Zugriff auf und Visualisierung von hochauflösenden Kartendaten des HERE HD Live Map-Service. Anzeige von Fahrzeug- und Objektstandorten in Streaming-Karten-Viewern.
Produktressourcen:
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Implementierung eines adaptiven Geschwindigkeitsregelungssystems mit Simulink
