Лучшие практики проектирования для виртуальной валидации алгоритмов в беспилотных автомобилях

Одна из основных сложностей в разработке ADAS и беспилотных автомобилей –– это валидация методов и алгоритмов распознавания, планирования и управления. Распознавать окружающую обстановку и дорожную сцену позволяет сочетание данных с сенсоров и камер. Глубокое обучение нейросетей происходит на основе данных тест-драйвов. Чтобы предоставить достаточно данных для анализа, нужно изучить большое количество сценариев дорожного движения. Эти сценарии также используются для валидации безопасности алгоритмов управления.

Виртуальную валидацию и тестирование проводят для того, чтобы выполнить все требования в короткий срок. Для этого нужно создать виртуальную среду, представляющую сенсоры, дорожное движение, а также динамику автомобиля.

В этом вебинаре эксперты Siemens продемонстрируют разные этапы работы, от распознавания окружения до определения и отслеживания подходящей траектории движения. В статье затрагиваются следующие темы:

• Виртуальные сценарии, которые увеличивают охват и улучшают верификацию по требованиям безопасности
• Основные требования к среде виртуального тестирования
• Достижение баланса между всеми характеристиками, включая комфорт, производительность, эффективный расход топлива и так далее.