- Die Raytracing-Fähigkeit verändert den Realismus der Simulation und beschleunigt die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen und ADAS
- Fahrzeugsensoren können nun in der Simulation entwickelt werden, bevor physische Prototypen existieren
- rFpro ist das erste Programm, das die Auswirkungen von Unschärfe und Rolling Shutter genau simuliert, um das, was Kameras "sehen", wirklich darzustellen.
Wir haben eine neue Simulationstechnologie entwickelt, die die Abhängigkeit der Industrie von realen Tests bei der Entwicklung von autonomen Fahrzeugen (AV) und ADAS deutlich verringert. Unsere neue Raytracing-Rendering-Technologie ist die erste, die genau simuliert, wie das Sensorsystem eines Fahrzeugs die Welt wahrnimmt.
"Die Branche hat weithin akzeptiert, dass die Simulation die einzige Möglichkeit ist, AVs und autonome Systeme sicher und gründlich einer beträchtlichen Anzahl von Grenzfällen zu unterziehen, um die KI zu trainieren und ihre Sicherheit zu beweisen", sagte Matt Daley, Operations Director bei rFpro. "Bis jetzt war die Genauigkeit der Simulation jedoch nicht hoch genug, um reale Daten zu ersetzen. Unsere Raytracing-Technologie ist eine physikalisch modellierte Simulationslösung, die speziell für Sensorsysteme entwickelt wurde, um genau nachzubilden, wie sie die Welt 'sehen'."
Die Raytracing-Grafik-Engine ist ein Bildwiedergabesystem mit hoher Wiedergabetreue, das neben der bestehenden, auf Rasterung basierenden Rendering-Engine von rFpro eingesetzt wird. Die Rasterisierung simuliert Licht, das einzeln durch eine simulierte Szene fällt. Dies ist schnell genug, um Echtzeitsimulationen zu ermöglichen, und bildet die Grundlage für die branchenführende Driver-in-the-Loop-Lösung (DIL) von rFpro, die in der Automobilindustrie und im professionellen Motorsport eingesetzt wird.
Video: Sehen Sie den Raytracer von rFpro in Aktion
Raytracing ist die Software-in-the-Loop-Lösung (SIL) von rFpro zur Erzeugung synthetischer Trainingsdaten. Sie verwendet mehrere Lichtstrahlen durch die Szene, um alle Nuancen der realen Welt genau zu erfassen. Da es sich um ein Mehrwegeverfahren handelt, kann es zuverlässig die große Anzahl von Reflexionen simulieren, die um einen Sensor herum auftreten. Dies ist besonders wichtig bei schlechten Lichtverhältnissen oder in Umgebungen, in denen mehrere Lichtquellen vorhanden sind, um Reflexionen und Schatten genau abzubilden. Beispiele hierfür sind Parkhäuser und beleuchtete Tunnel mit hellem Tageslicht an ihren Ausgängen oder nächtliche Stadtfahrten unter mehreren Straßenlaternen.
Moderne HDR-Kameras (High Dynamic Range), die in der Automobilindustrie eingesetzt werden, nehmen Mehrfachbelichtungen mit unterschiedlichen Belichtungszeiten auf. Zum Beispiel eine kurze, mittlere und lange Belichtung pro Bild. Um dies genau zu simulieren, hat rFpro seine Multi-Exposure Kamera API eingeführt. Dadurch wird sichergestellt, dass die simulierten Bilder neben physikalisch modellierten Rolling-Shutter-Effekten auch genaue Unschärfen enthalten, die durch schnelle Fahrzeugbewegungen oder Straßenvibrationen verursacht werden.
"Die Simulation dieser Phänomene ist von entscheidender Bedeutung, um genau nachzubilden, was die Kamera 'sieht'. Andernfalls können die Daten, die zum Training von ADAS und autonomen Systemen verwendet werden, irreführend sein", so Daley. "Aus diesem Grund wurden bisher nur Daten aus der realen Welt für die Entwicklung von Sensorsystemen verwendet. Mit Raytracing und unserer Multi-Exposure-Kamera-API lassen sich nun erstmals ingenieurmäßige, physikalisch modellierte Bilder erzeugen, die es den Herstellern ermöglichen, Sensorsysteme vollständig in der Simulation zu entwickeln."
Die Strahlenverfolgung von rFpro wird auf jedes Element in einer simulierten Szene angewendet, die physikalisch modelliert wurde und genaue Materialeigenschaften enthält, um möglichst realitätsgetreue Bilder zu erzeugen. Da dies rechenintensiv ist, kann es von der Echtzeit entkoppelt werden. Die Rendering-Rate der Frames wird an den erforderlichen Detailgrad angepasst. Auf diese Weise kann das High-Fidelity-Rendering über Nacht durchgeführt und in nachfolgenden Echtzeitläufen wiedergegeben werden. Dadurch wird der übliche Kompromiss zwischen Rendering-Qualität und Laufgeschwindigkeit überwunden.
"Die Strahlenverfolgung liefert so hochwertige Simulationsdaten, dass Sensoren trainiert und entwickelt werden können, bevor sie physisch existieren", erklärt Matt Daley, Operations Director bei rFpro. "Dadurch entfällt die Notwendigkeit, auf einen realen Sensor zu warten, bevor man Daten sammelt und mit der Entwicklung beginnt. Dies wird die Entwicklung von AVs und anspruchsvollen ADAS-Technologien erheblich beschleunigen und die Notwendigkeit verringern, so viele Entwicklungsfahrzeuge auf öffentlichen Straßen zu fahren."
Die neue Raytracing-Funktion von rFpro ist ab sofort als Ergänzung zu den bestehenden Desktop-Optionen verfügbar und wird in Kürze auch für High Performance Computing (HPC)-Lösungen erhältlich sein.
