rFpro推出用于AV开发的AV Elevate仿真解决方案

盖世汽车讯 据外媒报道，英国软件公司rFpro推出用于ADAS和自动驾驶汽车（AV）开发的完全集成的仿真解决方案AV elevate，能够调整传感器系统、训练感知和控制算法以及测试整个AV技术堆栈。

图片来源：rFpro

新平台既能进行闭环感知测试，又能创建100%准确的合成训练数据，从而减少行业对真实世界测试和数据收集的依赖。AV elevate显著提高了AV开发的安全性、生产力、一致性和成本。AV elevateTM可加速自动驾驶汽车的开发，是业界最先进的平台，既提供闭环感知测试，又提供工程级合成训练数据的创建。

“AV elevate是一个改变游戏规则的仿真平台，它是最先进的解决方案，可以调整完整的AV技术堆栈。经过实践和测试，”rFpro技术总监Matt Daley表示。“AV 开发人员首次可以放心地减少对真实世界测试的依赖，而是让系统接受AV elevate的高精度合成数据。现在，测试和开发可以以前所未有的方式大规模且经济高效地扩展，从而消除了AV发展的最大障碍。”

为了打造AV elevate，rFpro已将多项新技术集成到其现有平台中，包括LiDAR、雷达和摄像头模型、新的仿真管理器（Simulation Manager，用于简单定义整车传感器套件并创建具有数千次迭代的基本测试场景），以及与云端高性能计算（HPC）的兼容性，以快速开展和扩展测试。

调整传感器系统

AV elevate集成了所有主要AV传感器类型的高保真传感器模型，并支持调整和优化安装选择和配置。该平台的同步架构允许测试数百个传感器，使传感器融合测试达到前所未有的精度水平。

仿真解决方案中包含一个全面的标准传感器模型库以及市售传感器的数字孪生。这使得开发可以在物理传感器出现之前进行，或者使OEM能够与竞争对手进行技术对标。

使用100%准确的合成训练数据训练感知和控制系统

通常，AV开发人员会手动注释视频的每一帧、LiDAR点或雷达回波，以识别场景中的物体，从而创建训练数据。这种方法通常每帧需要20分钟，错误率为10%。AV elevate使用工程级合成训练数据自动执行此过程，这意味着它比手动注释快100倍，成本效益高150倍，并且完全没有错误。

使用简单的测试场景生成工具和自动变体测试AV

AV elevate的仿真管理器提供了一种用户友好的方式，可以简单而自动地设置和执行测试场景。这样可以轻松创建具有多个传感器系统的大规模仿真。

该仿真管理器可以自动对车辆模型和环境进行变化。例如，更改传感器类型、车辆上传感器的位置、交通、行人、一天中的时间、天气条件、街道家具和障碍物。它可以快速创建要生成的基础场景的重点变体，从而创建数百个用于测试的边缘案例场景。用户可以创建自己不断增加的场景数据库或连接到大型外部第三方数据库。

使用云和HPC快速扩展测试

AV elevate生成感知和控制系统并将其置于大量模拟驾驶场景中，以开发、训练和测试它们。由于AV elevate的同步架构，完成测试的时间与可用的计算能力直接相关。由于该平台兼容云和HPC，它允许用户根据需要灵活快速地扩展测试，而无需在内部计算硬件上进行大量投资。

利用rFpro市场领先的仿真解决方案

Ay elevate的核心是rFpro业界认可的物理建模虚拟环境和光线追踪渲染技术。其包含180多个真实世界数字孪生的库提供了一个高度准确和多样化的虚拟试验场，场景中的每个元素都使用真实的材料特性进行物理建模，路面模型精确到1毫米。

其光线追踪渲染技术复制了车辆传感器系统感知世界的细微差别。多路径技术可靠地模拟了传感器周围发生的大量光源和电磁源以及反射。它为传感器生成最高保真度的数据，并包括运动模糊和滚动快门效果等现象。

“AV elevate的目的是帮助OEM减少对公共道路上测试和数据收集的依赖，从而大幅降低成本并加速开发，”Daley总结道。“我们相信我们的完全集成的仿真解决方案是最准确的，这让制造商有信心采取这一举措。”