RoboSense stellt neueste Version des Sensorevaluierungssystems für autonomes Fahren vor

RS-Reference 2.1 kann die Leistung des Lidar- und Multisensor-Fusionssensorsystems effizient evaluieren

SHENZHEN, China--()--RoboSense LiDAR (https://robosense.ai/) stellte heute die neueste Version des Bodenreferenzdatensystems und der Evaluierungs-Toolkette RS-Reference 2.1 vor, die zur Bewertung der Leistung von Lidar- und Multisensorfusionssystemen eingesetzt wird. Die erste Version von RS-Reference kam 2016 auf den Markt, als das für Fahrzeuge geeignete MEMS-Festkörper LiDAR RS-LiDAR-M1-Projekt gestartet wurde. Das System kommt bei Erstausrüstern (OEM) und Tier-1-Unternehmen weltweit zum Einsatz und wurde seitdem kontinuierlich verbessert und mit immer effizienteren und nützlicheren Evaluierungsfunktionen und Software-Toolketten ausgestattet.

Während die Module für die Evaluierungsfunktion mit einer Prüfung verglichen werden können, bilden die Bodenreferenzdaten den „Maßstab“ für die Evaluierung des Wahrnehmungssystems. Aus diesem Grund müssen die Bodenreferenzdaten erheblich genauer sein als die Gerätdaten unter Testbedingungen (DuT), und zwar bei allen Aspekten, einschließlich Erkennungsleistung und geometrischer Fehler.

Die gewöhnlich auf PB-Ebene gespeicherten Bodenreferenzdaten umfassen dynamische Informationen, wie Hindernisart, Geschwindigkeit und Ort, sowie statische Informationen, wie Fahrspurlinien und Straßenbegrenzungen.

Die Qualität der Datenbezeichnung und die Generierungseffizienz sind entscheidende Faktoren der Referenzdaten.

  • Das RS-Reference-System bietet Lösungen für die Erzeugung von Bodenreferenzdaten und deren Evaluierung und erstellt Erkennungsleistungen und Indikatoren für geometrische Fehler mit einer Bezeichnungseffizienz von nahezu 1:1. Das ist erheblich genauer als Wahrnehmung in Echtzeit, manuelle Bezeichnung und herkömmliche Bezeichnungsinstrumente.
  • Leistungsstarkes und ausgereiftes Sensordatenerfassungssystem: Das RS-Reference-System der Version 2.1 enthält RoboSense 128-Strahl LiDAR RS-Ruby, Leopard-Kamera, Continental 408 Millimeterwellenradar, GI-6695 RTK und zwei weitere RoboSense RS-Bpearl LiDAR für tote Winkel im Nahbereich.
  • Abnehmbares auf dem Dach installiertes System ohne Karosseriemodifikation: Das RS-Reference-System passt sich an verschiedene Fahrzeuggrößen an, besetzt nicht die Sensorinstallationsposition der DuT und sorgt für eine unmittelbare Evaluierung des intelligenten Fahrsystems, was mit den Sensorsätzen von Nutzfahrzeugen übereinstimmt.
  • Erheblich verbesserter/akkumulierter Wahrnehmungsalgorithmus und Offline-Verarbeitung: Der Algorithmus ist der Schlüssel zu intelligenter, anstatt manueller Bezeichnung und übernimmt die Extrahierung der Bodenreferenzdaten. Das RS-Reference-System nutzt einen kundenspezifischen eigenen Offline-Wahrnehmungsalgorithmus, das Ergebnis der über 13-jährigen Erfahrung von RoboSense mit der Lidar-Sensoralgorithmus-Technologie. Es führt eine „vollumfängliche Verarbeitungsverfolgung und Identifizierung“ für alle Hindernisdaten aus und extrahiert alle Bodenreferenzdaten aus jedem Einzelbild. Das RS-Reference-System kann Geschwindigkeits- und Beschleunigungsangaben erfassen und die Größe des Bezeichnungsbildes durch umfassende Form- und Größenangaben genau abgrenzen. Darüber hinaus ist das System in der Lage, Hindernisse, die nahe aneinander sind, auch in komplexen Situationen genau voneinander zu trennen.
  • Full-Stack Evaluierungs-Toolkette: Diese umfasst Tools für Datenerfassung, Sensorkalibrierung, Visualisierung, manuelle Überprüfung, Evaluierung usw. Die Version 2.1 verfügt über eine verbesserte Datenmanagementplattform und zusätzlich über die semantische Szenenbezeichnungsfunktion, die bei jedem Schritt des Evaluierungsverfahrens zum Einsatz kommt.
  • Individuelle Sensorbewertung im Multisensor-Fusionssystem: Das RS-Reference-System kann nicht nur das Ergebnis der Wahrnehmungsfusion beim intelligenten Fahren bewerten, sondern auch gezielte Lösungen bereitstellen, die auf den Funktionen verschiedener Sensorarten basieren, wie etwa Lidar, Millimeterwellenradar und Kamera. Spezifische oder angepasste Toolmodule können entsprechend den Kundenanforderungen entwickelt werden, um eine tiefergreifende Analyse der Leistung der Sensorsysteme zu erzielen.
  • Gesteigerter Anwendungswert von RS-Reference: Das System beinhaltet auch Unterstützung für die Entwicklung von Planungs- und Kontrollalgorithmen, die in der Lage sind, gewaltige Mengen an Bodenreferenzdaten für den Aufbau simulierter Szenen zu erzeugen und straßenseitige Wahrnehmungssysteme zu evaluieren.

Die Ausgangssprache, in der der Originaltext veröffentlicht wird, ist die offizielle und autorisierte Version. Übersetzungen werden zur besseren Verständigung mitgeliefert. Nur die Sprachversion, die im Original veröffentlicht wurde, ist rechtsgültig. Gleichen Sie deshalb Übersetzungen mit der originalen Sprachversion der Veröffentlichung ab.

Contacts

Cassie Gong
sqgong@robosense.ai
86-15507590175

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