Melhores práticas de engenharia para algoritmos de validação virtual de veículos autônomos

Um dos principais desafios no desenvolvimento de veículos autônomos e autônomos é a validação da percepção, planejamento e métodos e algoritmos de controle. O ambiente e o reconhecimento de cena guia são executados usando os dados de vários sensores e imagens de câmera, fundidos de maneira adequada. As redes de aprendizado profundo são treinadas, com base nos dados dos drives de teste. Uma ampla variedade de cenários de tráfego deve ser considerada para garantir cobertura suficiente. Esses cenários também são usados para a validação da segurança dos algoritmos de controle.

A validação e o teste virtuais são usados para atingir esses requisitos em um prazo razoável. Uma estrutura virtual é criada, incluindo a representação dos sensores e do ambiente de tráfego, juntamente com dinâmica de veículos realistas, como muitas vezes é necessário.

Neste webinar, nossos especialistas apresentam e ilustram as diferentes etapas do "sensoriamento" do ambiente até a definição e o rastreamento de uma trajetória de veículo adequada. Abrange:

• Cenários virtuais para expandir a cobertura e melhorar a verificação de segurança
• Principais requisitos da estrutura de testes virtuais
• Como alcançar um bom equilíbrio entre todos os atributos, incluindo conforto, desempenho, economia de combustível, etc.