Claytex使用rFpro软件研发新传感器模型 改进自动驾驶系统验证

据外媒报道，总部位于英国的Claytex是一家专注于建模和仿真的公司，正在开发新一代传感器模型，以改进自动驾驶汽车（AV）系统的验证过程。这种新的传感器模型将有助于减少交通事故，例如最近在亚利桑那州发生的自动驾驶汽车与自行车之间的致命碰撞，这是由于自动驾驶汽车的传感器无法正确识别前方障碍物造成的。

Claytex公司总经理Mike Dempsey，他说：“人工智能在自动驾驶中，车辆是通过经验学习的，因此它必须暴露在数千种可能的情况下才能做出正确的反应。由于时间问题，仅通过测试现场的物理测试来实现这一目标既不安全也不实用，但在公共高速公路上驾驶自动驾驶汽车之前，可以更快、更重复地测试模拟环境中的虚拟测试。“挑战在于确保虚拟测试真正具有代表性，并且自动驾驶车辆在实际道路上的响应与模拟环境中的响应一致。正如驾驶模拟器必须让驾驶员沉浸在令人信服的虚拟现实中一样，用于测试自动驾驶车辆的传感器模型必须准确再现真实传感器传递的信息或者在实际情况下。邓普西说：“我们正在开发一种通用而理想的传感器模型，将rFpro软件用于雷达、激光雷达和超声波传感器。rFpro已经开发了许多限制传感器建模的解决方案。”rFpro的软件使用物理建模技术，而不是为游戏和电影行业开发的计算复杂的特效来生成图像。也就是说，rFpro的图像不仅可以说服人类，而且适合具有与现实世界密切相关的传感器数据的机器视觉系统。据外媒报道，总部位于英国的Claytex是一家专注于建模和仿真的公司，正在开发新一代传感器模型，以改进自动驾驶汽车（AV）系统的验证过程。这种新的传感器模型将有助于减少交通事故，例如最近在亚利桑那州发生的自动驾驶汽车与自行车之间的致命碰撞，这是由于自动驾驶汽车的传感器无法正确识别前方障碍物造成的。

Claytex公司总经理Mike Dempsey，他说：“人工智能在自动驾驶中，车辆是通过经验学习的，因此它必须暴露在数千种可能的情况下才能做出正确的反应。由于时间问题，仅通过测试现场的物理测试来实现这一目标既不安全也不实用，但在公共高速公路上驾驶自动驾驶汽车之前，可以更快、更重复地测试模拟环境中的虚拟测试。“挑战在于确保虚拟测试真正具有代表性，并且自动驾驶车辆在实际道路上的响应与模拟环境中的响应一致。正如驾驶模拟器必须让驾驶员沉浸在令人信服的虚拟现实中一样，用于测试自动驾驶车辆的传感器模型必须准确再现真实传感器传递的信息或者在实际情况下。邓普西说：“我们正在开发一种通用而理想的传感器模型，将rFpro软件用于雷达、激光雷达和超声波传感器。rFpro已经开发了许多限制传感器建模的解决方案。”rFpro的软件使用物理建模技术，而不是为游戏和电影行业开发的计算复杂的特效来生成图像。也就是说，rFpro的图像不仅可以说服人类，而且适合具有与现实世界密切相关的传感器数据的机器视觉系统。

标签：

汽车资讯热门资讯