Automated Driving Toolbox는 ADAS 및 자율주행 시스템의 설계, 시뮬레이션 및 테스트를 위한 알고리즘과 툴을 제공합니다. 비전 및 라이다 인식 시스템을 비롯하여 센서 융합, 경로 계획, 차량 제어기까지도 설계하고 테스트할 수 있습니다. 시각화 툴에는 센서 커버리지, 검출 및 트랙의 조감도 플롯과 스코프, 그리고 비디오, 라이다, 지도를 위한 디스플레이가 있습니다. 이 툴박스를 통해 HERE HD Live Map 데이터와 OpenDRIVE® 도로망을 가져와 작업할 수 있습니다.
Ground Truth 레이블 지정기 앱을 사용하여 실측 데이터의 레이블 지정을 자동화해서 인식 알고리즘을 훈련하고 평가할 수 있습니다. 인식, 센서 융합, 경로 계획, 제어 논리의 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트와 데스크탑 시뮬레이션을 위해 주행 시나리오를 생성 및 시뮬레이션할 수 있습니다. 매우 현실적인 3차원 환경에서 카메라, 레이다 및 라이다 센서 출력을 시뮬레이션하고 2.5차원 시뮬레이션 환경에서 센서의 객체 및 차선 경계 검출 결과를 시뮬레이션할 수 있습니다.
Automated Driving Toolbox는 전방 충돌 경고, 자율 긴급 제동, 적응 순항 제어, 차선 유지 보조, 주차 대행 등 일반적인 ADAS 기능과 자율주행 기능의 참조 응용 예제를 제공합니다. 이 툴박스는 센서 융합, 추적, 경로 계획, 차량 제어기 알고리즘에 대한 지원과 함께 신속 프로토타이핑 및 HIL 테스트를 위한 C/C++ 코드 생성을 지원합니다.
제품 하이라이트
시나리오 시뮬레이션
사실적인 주행 시나리오와 센서 모델을 사용한 시뮬레이션은 자율주행 알고리즘 테스트에서 중요한 부분을 차지합니다. Automated Driving Toolbox는 직육면체 시뮬레이션 환경, Unreal Engine 시뮬레이션 환경, RoadRunner Scenario와의 통합 등 이러한 알고리즘을 테스트할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다. ASAM OpenDRIVE 및 ASAM OpenSCENARIO® 형식으로 장면과 시나리오의 가져오기 및 내보내기를 지원합니다.
실측 데이터 레이블 지정
실측 데이터의 레이블 지정을 자동화하고 테스트 중인 알고리즘의 출력값과 실측 데이터를 비교할 수 있습니다. Ground Truth 레이블 지정기 앱을 사용하여 동일 장면을 나타내는 비디오, 영상 시퀀스 및 라이다 신호 같은 여러 신호에 레이블을 지정할 수 있습니다.
테스트 자동화
요구사항부터 구현에 이르기까지 ADAS 알고리즘과 시스템의 테스트를 자동화할 수 있습니다. 시나리오를 정의하고 회귀 테스트를 수행하여 자율주행 응용 사례(자율 긴급 제동, 고속도로 차선 추종, 고속도로 차선 변경)의 기능을 평가할 수 있습니다. 시나리오 생성 및 변형 툴을 사용하여 기록된 센서 데이터를 토대로 시나리오를 만들고 시드 시나리오로부터 여러 변형을 생성할 수 있습니다.
계획 및 제어
차량의 비용맵과 모션 계획 알고리즘으로 주행 경로를 계획할 수 있습니다. 횡방향 및 종방향 제어기를 사용하여 계획된 궤적을 추종할 수 있습니다.
검출 및 추적
자율주행을 위한 비전 및 라이다 처리 알고리즘을 개발하고 테스트할 수 있습니다. 칼만 필터로 멀티센서 융합 및 다중객체 추적 프레임워크를 수행할 수 있습니다.
위치추정 및 지도작성
SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성) 알고리즘을 사용하여 시각 또는 라이다 데이터를 기반으로 자차량 주변의 지도를 구축할 수 있습니다. HERE HD Live Map 서비스의 고해상도 지도 데이터에 액세스하고 이를 시각화할 수 있습니다. 스트리밍 지도 뷰어에 차량과 객체의 위치를 표시할 수 있습니다.