Keysight Radar Scene Emulator - Giải pháp hỗ trợ tính huống phức tạp cho xe tự lái hoàn toàn
Keysight Radar Scene Emulator cho phép các nhà sản xuất ô tô kiểm thử trong phòng thí nghiệm các tình huống lái xe phức tạp trên thực địa, tăng tốc độ kiểm thử tổng thể.
- Bộ 1S8704A của Keysight - Chuẩn hoá giao thức kết nối IMS trên các thiết bị vô tuyến 5G NR
- BSE: Keysight là đối tác tin cậy đảm bảo an ninh cho hệ thống mạng tài chính
- AWS Outposts mang đến trải nghiệm điện toán đám mây mới bằng giải pháp đo kiểm của Keysight
Theo thông báo của Keysight cho biết, nhà kiểm thử hàng đầu thế giới sẽ demo giải pháp Radar Scene Emulator này lần đầu tiên tại CES 2022, Booth #4169, Las Vegas Convention Center, West Hall.
Bộ giải pháp Radar Scene Emulator mới được Keysight Technologies hoàn thiện.
Phó Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc bộ phận kinh doanh Giải pháp năng lượng & ô tô của Keysight Thomas Goetzl cho biết: “Bộ giả lập Radar Scene Emulator của Keysight cung cấp cho các nhà sản xuất OEM ô tô một giải pháp đột phá giúp tạo ra kịch bản giao thông thực tế trong phòng thí nghiệm thông qua dựng hình toàn cảnh.
Mô phỏng toàn cảnh trong phòng thí nghiệm là công cụ rất quan trọng để phát triển các thiết bị cảm biến radar mạnh mẽ và các thuật toán cần thiết để triển khai các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS)/năng lực lái xe tự động (AD).
Bộ giả lập toàn cảnh của Keysight kết hợp hàng trăm thiết bị đầu cuối tần số vô tuyến (RF) vào một màn hình giả lập có khả năng mở rộng, đại diện cho 512 đối tượng và khoảng cách gần nhất tới đối tượng 1,5 mét.
Các nhà sản xuất ô tô hiểu rõ mức độ phức tạp của việc thử nghiệm các thuật toán lái xe tự hành và các quan ngại về an toàn. Sử dụng công nghệ dựng hình toàn cảnh mô phỏng các mục tiêu gần và xa trên một ảnh trường rộng (FOV), bộ mô phỏng radar toàn cảnh của Keysight cho phép khách hàng nhanh chóng đo kiểm các cảm biến radar ô tô được tích hợp trong hệ thống lái xe tự động với các kịch bản đa mục tiêu phức tạp.
"Viễn cảnh về các phương tiện giao thông hoàn toàn tự động đang được nhanh chóng hiện thực hóa và chúng tôi rất vui mừng được góp phần đẩy nhanh quá trình này" ông Thomas Goetzl thông tin thêm.
Bộ giả lập Radar Scene Emulator là một phần của nền tảng giả lập lái xe tự động Autonomous Drive Emulation (ADE) của Keysight, kết quả của nhiều năm hợp tác giữa Keysight, IPG Automotive và Nordsys.
Giải pháp Radar Scene Emulator của Keysight sẽ cập nhật các tình huống ngoài thực tế để đảm bảo hoạt động của các xe ô tô tự lái hoàn toàn có thể vượt qua các bài đo kiểm.
Nền tảng ADE chạy phần mềm ADAS và AD thông qua việc xây dựng các phương án sử dụng đã được xác định trước, trong đó dữ liệu đầu vào đã được đồng bộ thời gian được đưa vào các bộ cảm biến và hệ thống phụ (subsystem) thực tế trong ô tô, chẳng hạn như hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu (GNSS), phương tiện giao thông kết nối vạn vật (V2X), máy quay và radar.
Là một nền tảng mở, ADE cho phép các nhà sản xuất OEM ô tô và các đối tác của họ tập trung vào việc phát triển và thử nghiệm các hệ thống và thuật toán ADAS/AD, bao gồm cả các thuật toán kết hợp cảm biến và ra quyết định.
Các nhà sản xuất OEM ô tô có thể tích hợp nền tảng này với các hệ thống lập mô hình 3D thương mại, các hệ thống mô phỏng phần cứng trong vòng lặp (HIL) và các môi trường thử nghiệm hiện có.
Cheryl Ajluni, Giám đốc Tiếp thị Giải pháp Ô tô tại Keysight, nói: “Các hãng sản xuất ô tô hiểu sự phức tạp liên quan đến việc thử nghiệm các thuật toán lái xe tự hành và các vấn đề chất lượng có thể xảy ra nếu thử nghiệm đó không thành công. Với độ phân giải của phân cảnh vượt trội, thiết bị Radar Scene Emulator mới của Keysight là một bước tiến đáng kể cho các nhà phát triển ADAS / Lái xe tự hành, những người luôn coi trọng an toàn là trên hết."
Radar Scene Emulator của Keysight sử dụng công nghệ (đã được cấp bằng sáng chế) để chuyển từ cách tiếp cận tập trung vào phát hiện đối tượng thông qua mô phỏng mục tiêu sang mô phỏng kịch bản giao thông.
Giải pháp này mang lại cho các nhà sản xuất OEM ô tô những tiện ích chính sau:
● Có được bức tranh toàn cảnh: thiết bị Radar Scene Emulator cho phép cảm biến radar có thể nhận biết ảnh trường FOV liên tục rộng hơn, phát hiện các mục tiêu xa cũng như gần.
Nhờ đó có thể loại bỏ khoảng trống trong tầm nhìn của radar, cho phép cải thiện việc huấn luyện các thuật toán để phát hiện và phân biệt nhiều đối tượng trong các kịch bản phức tạp với mật độ phương tiện tham gia giao thông cao.
Vì vậy, các phương tiện giao thông tự hành có thể ra quyết định dựa trên bức tranh toàn cảnh, không chỉ dựa trên dữ liệu từ thiết bị đo kiểm.
● Đo kiểm độ phức tạp như trong thế giới thực: Đo kiểm các cảm biến radar theo số lượng mục tiêu giới hạn không cung cấp được cái nhìn đầy đủ về các kịch bản lái xe và sự phức tạp của thế giới thực.
Radar Scene Emulator của Keysight cho phép các nhà sản xuất OEM mô phỏng các kịch bản lái xe trong thế giới thực trong phòng thí nghiệm với các biến số về mật độ giao thông, tốc độ, khoảng cách và tổng số mục tiêu.
Việc kiểm thử có thể được hoàn thành sớm đối với các kịch bản phổ biến cũng như hiếm gặp, giúp giảm thiểu rủi ro.
● Đẩy nhanh quá trình học của hệ thống lái: Thiết bị Radar Scene Emulator của Keysight cung cấp môi trường thực tế đã được xác định để thử nghiệm trong phòng thí nghiệm các kịch bản phức tạp mà hiện tại chỉ có thể thử nghiệm trên đường.
Cách tiếp cận thử nghiệm của công cụ này cho phép các nhà sản xuất OEM đẩy nhanh đáng kể việc học thuật toán ADAS/AD bằng cách thử nghiệm sớm các kịch bản với các phân cảnh phức tạp, khả lặp và có mật độ cao, với các đối tượng đứng yên hoặc chuyển động, với các đặc điểm môi trường khác nhau, đồng thời nâng cao hiệu quả vì không phải thực hiện thủ công hoặc bằng tự động hóa robot.
● Cải thiện độ phân giải của phân cảnh: để có thể nhanh chóng nâng cấp khả năng tự động của phương tiện (ví dụ tự động Cấp độ 4 và 5 theo định nghĩa của Hiệp hội Kỹ sư Ô tô (SAE)), cần kiểm thử khả năng phân biệt các chướng ngại vật trên đường của xe tự lái.
Keysight giải quyết bài toán công nghệ này nhờ các đám mây điểm (nhiều tín hiệu phản xạ từ mỗi đối tượng), giúp cải thiện độ phân giải cho từng đối tượng.
Theo Tạp chí Điện tử
Tối thiểu 10 chữ Tiếng việt có dấu Không chứa liên kết
Gửi bình luận