Dieser Artikel von Claytex beschreibt, wie derselbe Ansatz von kommerziellen rFpro-Anwendern zur Entwicklung ihrer Wahrnehmungsstrategie für autonome Fahrzeuge und ADAS-Systeme verwendet werden kann.
Der Artikel beschreibt die Simulationsauswertung von drei Entfernungs-Doppler-Radaren, die in der Azimut-Ebene scannen. Diese Sensortypen ermöglichen die Schätzung von Entfernung, Winkel und Geschwindigkeit der erfassten Ziele.
Die physikalische Simulation von Sensoren in rFpro ist entscheidend für den Erfolg der Erprobung und Validierung autonomer Fahrzeuge. Die Erprobung autonomer Fahrzeuge ist ein so umfangreiches Projekt, dass es nur durchführbar ist, wenn es weitgehend in der Simulation erfolgt. Das von der Regierung finanzierte Projekt von Claytex stellt sicher, dass eine Korrelation zwischen physischen Sensoren in der realen Welt und physisch modellierten Sensoren in der virtuellen Umgebung von rFpro erreicht werden kann.
