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Vector扩展了ADAS算法开发的基础结构

2018-03-06 16:25:11      点击:
Vector扩展了ADAS算法开发的基础结构。


vADASdeveloper的新版本2.5为ADAS和自动驾驶的多传感器应用程序开发人员提供了全面的支持。通过图形化配置对象信息矢量的工具,快速直观地可视化传感器数据。


用户获得新的显示窗口,并能集成参考激光雷达系统,以简化对对象数据的解释和融合的结果。一个可伸缩的记录解决方案使得在ADAS环境中能够处理超过1g / s的高测量数据率成为可能。


为了创建传感器数据的可视化,图形化编辑器简化了从应用程序数据对象(位置、大小、颜色编码到对象类型)到图形对象属性的映射。一些预定义的2D/3D表单和一个用于lidar/TOF摄像机的点云对象能够在短时间内完成传感器对象、环境轮廓和融合数据的完整呈现,不需要或只需要最少的编码工作。在将数据分配给图形对象之后,可以在几个窗口中以同步的方式显示它们。


开发人员可以从各种各样的新显示窗口中进行选择,以简化对传感器数据和融合结果的正确解释。例如,vADASdeveloper的硬件加速3D场景窗口可以可视化各种环境模型和引用数据。车辆位置和位置相关信息显示在openstreetmap的地图窗口中。关于车辆真实环境的数据获取的参考相机现在可以通过部分自动化来校准。ECU识别的对象可以叠加在生成的视频图像上。因此,开发人员可以通过可视化地比较传感器或算法提供的对象信息和真实环境,从而快速、可靠地验证其对象识别算法。


Vector还添加了ibeo LUX、ibeo和Velodyne (VLP-16/HDL-32E)激光雷达传感器,用于vADASdeveloper支持的各种输入设备。它的可扩展的、分散的记录解决方案,已经在CANape测量和校准工具中实现,用于记录在测试驱动器中所生成的传感器数据的不断增加的数量。XCP在以太网、视频和原始雷达数据上可以实现每秒1g以上的数据速率。


随着vADASdeveloper和模块化算法库“创建”来自Vector的合作伙伴BASELABS,开发人员有一个高效的环境,可以快速原型化传感器融合应用程序。

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