Scenario Builder 지원 패키지는 기록된 실제 주행 데이터로부터 고충실도 시뮬레이션 시나리오를 생성할 수 있는 툴을 제공합니다. 이 패키지는 고급 AI 모델을 사용해 GPS/IMU, 카메라, 라이다 및 객체 목록 데이터에서 도로망, 액터 궤적, 중요한 주행 이벤트를 추출할 수 있습니다. 사용자는 이벤트 감지 파라미터를 조정하고, 관련 센서 또는 센서 조합을 선택하고, 다중 센서 데이터 스트림을 동기화하여 시나리오 생성 워크플로를 사용자 지정할 수 있습니다. 생성된 시나리오를 RoadRunner 및 주행 시나리오 디자이너에서 사용하거나 OpenSCENARIO®, OpenDRIVE®, OpenCRG® 등의 ASAM 표준 형식으로 내보낼 수도 있습니다.
Scenario Builder를 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 차선, 나무, 건물이 있는 장면 복원
- 차량 궤적으로부터 시나리오 생성
- 중요한 주행 이벤트 감지 및 추출
- 시뮬레이션의 영상으로부터 사용자 지정 주행 에셋 생성
- 주행 데이터 가져오기 및 분석
차선, 나무, 건물이 있는 장면 복원
기록된 주행 데이터로부터 직접 시뮬레이션 가능한 도로 환경을 구축할 수 있습니다. 카메라, 라이다, 차선 감지 소스에서 차선, 분기점, 곡률, 편경사 등을 포함하는 완전한 도로망을 추출할 수 있습니다. 실제 센서 데이터 또는 USGS와 같은 공공 항공 라이다를 사용해 나무, 건물, 교통 표지판 등의 정적 요소를 복원할 수 있습니다. 실제 고도 프로파일, 차선 수, 차선 폭을 기반으로 지도를 정교화하여 수작업 생성에 드는 노력을 대폭 줄일 수 있습니다.
차량 궤적으로부터 시나리오 생성
GPS, 라이다, 객체 목록 데이터로부터 자차량 및 타겟 액터 궤적을 추출하여 프로그래밍 방식으로 시나리오를 생성할 수 있습니다. IMU 및 차선 위치 정보를 사용해 자차량의 자세 및 궤적을 보정하여 정확한 시나리오 복원을 보장할 수 있으므로 궤적을 직접 생성할 필요가 없습니다.
중요한 주행 이벤트 감지 및 추출
끼어들기, 차선 변경, 회전, 제동, 준충돌 등 중요한 주행 동작을 기록된 센서 데이터에서 직접 감지할 수 있습니다. 급작스러운 끼어들기 같은 변수를 추출할 수 있도록 이벤트 감지 파라미터를 조정하고 사용자 지정 이벤트 트리거를 정의하여 프로그래밍 방식으로 경계 조건 시나리오 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.
시뮬레이션의 영상으로부터 사용자 지정 주행 에셋 생성
단일 고해상도 영상으로부터 사용자 지정 차량과 정적 객체(나무, 건물, 철탑)를 프로그래밍 방식으로 생성할 수 있습니다. 에셋을 RoadRunner Scenario 좌표로 변환, 확장 및 배치하여 시나리오 테스트 및 개발에 사용할 수 있는 사용자 지정 객체로 실제 환경을 시뮬레이션할 수 있습니다.
주행 데이터 가져오기 및 분석
Rosbag, 테이블 또는 MAT 형식으로 저장된 GPS, 카메라, 라이다, 궤적 및 객체 목록 기록으로부터 실제 주행 데이터를 가져올 수 있습니다. 차선 위치나 위성 영상 등의 시각적 단서와 보정 정보를 사용해 다중센서 데이터 스트림을 정렬하고 동기화할 수 있습니다. 감지된 차선과 액터 트랙을 시각적 검증을 위해 원시 센서 데이터에 중첩하여 시나리오 생성 전에 정확성을 보장할 수 있습니다.
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