white rectangle 1 - Off-road simulation - CN
越野自动驾驶仿真

Cognata的自动驾驶越野仿真旨在测试、

培训和验证感知和应对控制挑战,如无法

提供清晰道路定义的地形或充满挑战性的道路状况,

如巨石、边坡、困难牵引等等。

道路和通道

越野环境中的自动驾驶比想象中更具挑战性。自动驾驶需要考虑狭窄的小径、隧道和桥梁,要验证通过所需的尺寸和角度,以及对可行驶路径意外末端的进行检测和及时作出反应。

此外,车辆物理也发挥了作用——自动驾驶车辆需要计算车辆动力学与道路的倾斜角度,同时在平坦路面上无法借用任何道路标记来检测自由空间,只能使用检测到的周围物体(或无)来进行推测。Cognota的仿真平台可以创建自动驾驶车辆可能遇到的许多用例,以及此类用例的验证(和分析)。

传感器放置和盲点

越野传感器模拟仿真需要面对充满挑战的悬架和汽车操纵稳定性,需要克服模拟传感器的运动以及规避因需遮蔽传感器所导致的盲点。

Cognata的模拟平台可以创建多个用例来验证具有有限可见性和地面盲点的驾驶情况,如被其他物体、灰尘、植被所遮挡,或遭遇地面盲点,或受黑暗、灯光和阴影影响等,同时也可以训练车辆对因道路颠簸而引起的传感器位移进行防抖补偿。

场景 & 资产目录

从事越野自动驾驶训练需要特别关注两个方面:越野场景和越野资产。

对于场景,我们创建了各种不同的场景,旨在训练和验证越野驾驶,从识别可行驶路径到克服障碍物和极端道路情况。

我们还创建了一个丰富的资产目录,其中包括越野专有合成资产,如人物、障碍物和特殊越野要素等。

 

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