Automated Driving Toolbox™ предоставляет алгоритмы и инструменты для проектирования, симуляции и тестирования ADAS и автономных систем вождения. Вы можете проектировать и тестировать оптические и лидарные системы восприятия, а также слияние сенсоров, планирование пути и контроллеры транспортных средств. Инструменты визуализации включают в себя график с высоты птичьего полета и визуализацию зон покрытия датчиков, обнаружения и треки, а также дисплеи для видео, лидара и карт. Продукт позволяет импортировать и работать с данными карт HERE HD Live и дорожными сетями OpenDRIVE®.
Используя приложение Ground Truth Labeler, вы можете автоматизировать маркировку достоверных данных для обучения и оценки алгоритмов восприятия. Для «железа-в-контуре» (HIL) и десктопных симуляций слияния датчиков, планирования пути и логики управления вы можете генерировать и запускать на симуляцию сценарии движения с учётом выходов радаров и камер.
Automated Driving Toolbox предоставляет справочные примеры для типичных функций ADAS и автоматизированного вождения, таких как FCW, AEB, ACC, LKA и parking valet. Продукт поддерживает генерацию кода C/C++ для быстрого прототипирования и тестирования HIL, с поддержкой алгоритмов слияния датчиков, слежения, планирования пути и контроллера транспортного средства.
Используйте эти приложения в качестве основы для разработки функционала автоматизированного вождения. Automated Driving Toolbox включает в себя эталонные приложения для предупреждения об опасности прямого столкновения (FCW), помощь в удержании на полосе (LKA) и автоматизированного парковщика.
Тестирование автоматизированных алгоритмов вождения с использованием авторских сценариев и синтезированных обнаружений от моделей радаров и камер.
Определяйте дорожные сети, актеров и датчики с помощью приложения Driving Scenario Designer. Импортируйте готовые тесты Euro NCAP и дорожные сети OpenDRIVE.
Моделируйте и симулируйте выход автомобильных радиолокационных и зрительных систем.
Тестирование и валидация алгоритмов восприятия, слияния датчиков и управления в условиях открытого и замкнутого контура с использованием имитационных данных из сценариев движения и моделей датчиков.
Автоматизируйте маркировку достоверных данных и сравнивайте выход тестируемого алгоритма с достоверными данными.
Интерактивная и автоматизированная маркировка достоверных данных для обнаружения объектов, семантической сегментации и классификации сцен.
Оцените производительность алгоритмов восприятия путем сравнения достоверных данных с выходными данными алгоритма.