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康謀分享 | aiSim5仿真場景重建感知置信度評估(三)

來源:廣州虹科電子科技有限公司   2024年04月29日 17:03  

摘要:

aiSim5重建高精度的真實(shí)交通場景,用于測試和訓(xùn)練ADAS/AD系統(tǒng)。內(nèi)置場景包括賽道、車庫、高速公路和城市環(huán)境。通過全局行動日志,aiSim能將駕駛數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為場景重建。車道線檢測算法在仿真與現(xiàn)實(shí)世界的相關(guān)性測試中誤差相近,召回率均接近98.5%。多目標(biāo)檢測算法在仿真中的召回率為64.68%,與真實(shí)世界的68.8%相近。


一、具體應(yīng)用

仿真場景重建,即在aiSim中重新模擬由裝備了傳感器的實(shí)際數(shù)采車輛記錄的交通情況,重建原始交通狀態(tài)、對象和事件,并能夠自由的進(jìn)行調(diào)整,可應(yīng)用于:


  • 在aiSim中重建現(xiàn)實(shí)世界的交通問題并快速迭代出可能的解決方案,比如模擬特定交叉路口交通情況,測試新的路口通過策略。

  • 生成具有代表性和通用性的合成感知數(shù)據(jù),用于訓(xùn)練和驗(yàn)證ADAS/AD系統(tǒng)或其他的相關(guān)的NN模型,從而覆蓋不同的交通狀態(tài)和環(huán)境。

  • 更改測試參數(shù)并將場景轉(zhuǎn)換為閉環(huán)測試,用于評估ADAS/AD系統(tǒng)在不同環(huán)境下的性能,比如不同天氣狀態(tài),不同交通密度等,通過閉環(huán)測試,可以確保系統(tǒng)在各種預(yù)期和非預(yù)期的情況下正常工作。


 
 

二、內(nèi)置場景

在aiSim中提供了多種高精內(nèi)置場景:

1、賽道場景ZalaZone

ZalaZone是位于匈牙利的一個真實(shí)世界的測試賽道,在aiSim中,它是基于激光掃描、全景照片(360°)參考以及提供的參考3D模型(交通標(biāo)志等)進(jìn)行建模的。


 
 

2、車庫場景

aiSim中停車場地圖是根據(jù)平面圖、現(xiàn)場測量和照片參考資料進(jìn)行建模的。幾何結(jié)構(gòu)基于激光掃描和平面圖數(shù)據(jù)構(gòu)建。通過將真實(shí)世界的測量數(shù)據(jù)與仿真中的測量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,可以驗(yàn)證aiSim中的人工照明部分。


 
 

3、高速公路場景

aiSim的高速公路地圖大多是基于HD地圖生成,并由3D建模工程師進(jìn)行場景重建:


  • 道路網(wǎng)格生成:道路網(wǎng)格是基于HD地圖數(shù)據(jù)生成。

  • 道路標(biāo)線:道路標(biāo)線也是來源于高清地圖,并且精確度可以達(dá)到5-10厘米。

  • 地形生成:地形是基于可用的高程數(shù)據(jù)構(gòu)建的。

  • 植被/景觀添加:在地形的某些部分,根據(jù)圖像添加植被和景觀,這一步驟使用了aiSim中現(xiàn)有的植被資產(chǎn)庫。


 
 


4、城市場景

Budapest_Urban是一個基于HD地圖生成的城市場景,它代表了匈牙利首都布達(dá)佩斯的城市環(huán)境(1.8KM)。此場景中的建筑物是通過攝影測量學(xué)(photogrammetry)技術(shù)重建的,利用大量記錄的圖像來創(chuàng)建三維模型。建筑物模型的誤差為50厘米。


 
 


三、全局行動日志

除了通過手動重建交通流以外,aiSim提供一種新的場景重建形式,即全局行動日志。




全局行動日志是包含了重建場景對象和其屬性的JSON文件。每一條目都包含了對象的相關(guān)尺寸,位置等信息,aiSim將會將整個文件中的駕駛數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為重建場景。

 

四、置信度驗(yàn)證

在aiSim的仿真重建場景和真實(shí)場景中分別測試了車道線檢測和多目標(biāo)檢測算法,以驗(yàn)證重建場景的置信度水平:

1、車道線檢測算法相關(guān)性


在aiSim中重建M0匈牙利高速公路的數(shù)字孿生場景,并模擬與之相匹配的氣候條件,驗(yàn)證車道檢測算法在虛擬仿真與現(xiàn)實(shí)世界中的相關(guān)性。

從結(jié)果上可以可以看出檢測算法在垂直方向上的測量誤差的標(biāo)準(zhǔn)差(z erro std):


  • 真實(shí)世界場景測試0.31

  • aiSim仿真場景測試0.33


誤差值主要分布在縱向遠(yuǎn)距離[100,150]米的范圍內(nèi)。



召回率(Recall)指標(biāo):


  • 真實(shí)世界召回率98.45

  • aiSim4召回率98.51

  • aiSim5 召回率98.45


2、多目標(biāo)檢測算法相關(guān)性分析

檢測對象:Ego周圍的車輛

傳感器配置:5×Camera+2×Radar

召回率指標(biāo)能:


  • 在真實(shí)世界的數(shù)據(jù)中,召回率為68.8%

  • 在aiSim5仿真世界中,召回率為64.68%


召回率隨著距離Ego遠(yuǎn)近變化而變化。在接近Ego的區(qū)域(例如0到30米),召回率較高,而在較遠(yuǎn)的區(qū)域(例如100米以上),召回率有所下降。




以上就是aiSim5仿真場景重建感知置信度評估的全部內(nèi)容。

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