rFpro a lancé sa dernière technologie de rendu de simulation qui a transformé le réalisme de la simulation de capteurs. Elle permet d'accélérer rapidement le développement des véhicules autonomes et des systèmes d'aide à la conduite en créant des données d'entraînement synthétiques plutôt que de s'appuyer uniquement sur des données recueillies dans le monde réel. Nous nous entretenons avec Matt Daley, directeur des opérations de rFpro, pour en savoir plus.
Qu'est-ce que le ray tracing et en quoi est-il différent de ce que fait déjà rFpro ?
Le ray tracing est un moyen très précis de rendre une simulation. La nouvelle technologie du moteur de rendu s'ajoutera à notre moteur de rendu basé sur la rastérisation. Alors que la rastérisation simule la lumière qui traverse une scène en un seul rebond, le traçage de rayons utilise plusieurs rayons lumineux à travers la scène pour capturer plus précisément toutes les nuances du monde réel. Cette technologie a été stimulée par la croissance des capteurs de véhicules, tels que les caméras, les lidars et les radars, pour les systèmes d'aide à la conduite et les véhicules autonomes. Ces capteurs ont une fonction critique pour la sécurité, il est donc essentiel que nous en créions des représentations virtuelles de la plus haute fidélité. Les capteurs électroniques voient le monde différemment de l'œil humain et les systèmes de perception électronique sont plus difficiles à tromper qu'un humain conduisant un simulateur. Par conséquent, pour créer des données de formation significatives et de grande valeur pour le développement de ces systèmes, le monde doit être simulé avec un niveau de précision bien plus élevé que jamais.
Le moteur de rastérisation sera-t-il toujours utilisé ?
Absolument. Le choix du moteur de rendu sera dicté par ce que vous cherchez à développer. Notre moteur de rastérisation a été conçu pour la simulation en temps réel et alimente la solution de pointe de rFpro pour le conducteur dans la boucle qui est utilisée dans les secteurs de l'automobile et des sports motorisés professionnels. La rastérisation sera donc la technologie de choix pour les simulations en temps réel où le conducteur intervient. Toutefois, si vous développez un matériel ou un logiciel de détection et que vous n'êtes pas contraint par le temps réel, le moteur de ray tracing offre une image de fidélité bien supérieure, ce qui est essentiel pour la formation et le test des systèmes de perception des véhicules autonomes.
Comment aidera-t-elle les fournisseurs de niveau 1 et les constructeurs automobiles à développer des véhicules autonomes et des technologies ADAS ?
La simulation est désormais largement acceptée dans l'industrie automobile comme un outil clé pour accélérer le développement. La puissance de la simulation offre une valeur énorme dans le secteur des ADAS et des véhicules autonomes. C'est le seul moyen de soumettre en toute sécurité et de manière approfondie les AV et les systèmes d'autonomie à un nombre important de cas limites pour entraîner l'IA et prouver qu'ils sont sûrs. Cependant, traditionnellement, la fidélité de la simulation n'est pas assez élevée pour remplacer les données du monde réel. Notre technologie de traçage de rayons est une solution de simulation physiquement modélisée qui a été spécifiquement développée pour les systèmes de capteurs afin de reproduire avec précision la façon dont ils "voient" le monde. Ainsi, pour la première fois, les fabricants peuvent générer des données de formation utilisables pour le développement de systèmes autonomes. La disponibilité de ces données haute-fidélité générées par la simulation permet également de développer des capteurs avant qu'ils n'existent physiquement à l'aide de modèles de capteurs. Il n'est donc plus nécessaire d'attendre un capteur réel avant de collecter des données et de commencer le développement. Cela accélérera considérablement l'avancement des AV et des technologies ADAS sophistiquées et réduira la nécessité de conduire autant de véhicules de développement sur les routes publiques.
Comment les systèmes de capteurs "voient" le monde différemment des humains et pourquoi est-il important de reproduire cela en simulation ?
Les caméras HDR (High Dynamic Range) modernes utilisées dans l'industrie automobile capturent plusieurs expositions de durées différentes. Par exemple, une exposition courte, moyenne et longue par image. Plus la période d'exposition est longue, plus l'effet de flou des objets en mouvement est important. Nous ne voyons pas ce phénomène en tant qu'êtres humains, mais les caméras le font - et les systèmes de perception qui ingèrent ces images doivent apprendre à le gérer.
Imaginez un véhicule se déplaçant rapidement sur une autoroute : une image à longue exposition générée par une caméra "verra" le flou dans la rotation de ses roues. Le même flou est observé lorsque des véhicules traversent devant vous à un carrefour. Le fait que certains capteurs soient équipés d'un obturateur roulant plutôt que d'un obturateur global constitue un défi supplémentaire. Un obturateur global expose tous les pixels du capteur exactement au même moment, alors qu'un capteur à obturateur roulant présente en fait un petit décalage temporel pour l'exposition de chaque ligne individuelle de pixels sur le capteur. Cela signifie que le haut et le bas de l'image ne sont pas pris exactement au même moment. L'effet d'obturateur roulant de l'appareil photo déforme également les objets lorsque le véhicule de l'égo ou les objets eux-mêmes se déplacent à grande vitesse. Par exemple, un cône de signalisation sur le bord de la route peut sembler étiré ou incliné en raison de la différence de temps d'exposition en haut et en bas de l'image.
Il est essentiel de simuler avec précision ces nuances, car c'est ce que la caméra verra dans le monde réel et les systèmes de perception devront alors y faire face, sinon les données utilisées pour former les systèmes d'IA peuvent être trop simplistes et trompeuses. La création de cette simulation hautement réaliste, de qualité technique, réduit considérablement la dépendance de l'industrie à l'égard de la génération de données du monde réel présentant ces nuances dans chaque image. Pour y parvenir, rFpro a introduit son API de caméra multi-exposition qui peut désormais créer des images de traçage de rayons individuelles pour chacune des périodes d'exposition d'un capteur. Cela garantit que les images simulées contiennent un flou précis, causé par les mouvements rapides du véhicule ou les vibrations de la route, ainsi que des effets de rolling shutter modélisés physiquement.
Quels sont les environnements où le ray tracing est le plus efficace ?
En tant que technique à trajets multiples, le ray tracing simule de manière plus fiable le grand nombre de réflexions qui se produisent autour d'un capteur. Ainsi, chaque scène est simulée avec un niveau de précision plus élevé, quel que soit le moment de la journée ou l'environnement. Cela signifie que même les scénarios les plus difficiles en basse lumière ou les environnements où il y a plusieurs sources de lumière sont maintenant simulés avec autant de précision que les scènes de jour en plein soleil. La fidélité des reflets et des ombres s'est considérablement améliorée. Les exemples les plus frappants sont les parkings à étages et les tunnels éclairés par la lumière du jour à leur sortie, ou la conduite de nuit en milieu urbain sous de multiples lampadaires. Ce sont ces types d'environnements qui posent le plus de problèmes aux véhicules audiovisuels. Le fait de pouvoir les tester de manière rigoureuse et précise en simulation ici, plutôt que sur la voie publique, présente donc des avantages considérables.
Cette technologie présente-t-elle des restrictions en temps réel ?
Contrairement à certaines technologies alternatives, notre rendu par ray tracing est appliqué à chaque élément d'une scène simulée, qui a été physiquement modélisée pour inclure les propriétés précises des matériaux afin de créer les images les plus fidèles. Comme ce procédé est exigeant en termes de calcul, il peut être découplé du temps réel, en le ralentissant ou en l'accélérant selon le niveau de détail requis. Il est ainsi possible d'effectuer un rendu haute fidélité, puis de l'utiliser comme données d'apprentissage pour les systèmes d'apprentissage profond ou de le reproduire dans des exécutions en temps réel ultérieures pour tester les systèmes de perception développés. Cela permet de surmonter le compromis habituel entre la qualité du rendu et la vitesse d'exécution lorsque vous êtes obligé de verrouiller la simulation en temps réel. Ce qui est vraiment bien dans la façon dont rFpro a mis en œuvre la nouvelle technologie, c'est qu'il est très facile de passer du moteur de tramage en temps réel au nouveau moteur de traçage de rayons. Les utilisateurs finaux peuvent rapidement et efficacement configurer leurs tests et vérifier des scénarios spécifiques en temps réel, puis simplement relancer le test avec le moteur de traçage de rayons activé pour obtenir des résultats plus fidèles. L'utilisateur final ne doit rien changer à son environnement préparé ou à ses scénarios de test.
Quand cette nouvelle technologie sera-t-elle disponible pour les clients ?
Notre nouvelle fonction de ray tracing est disponible dès maintenant pour compléter les options de bureau existantes et elle sera bientôt disponible dans les solutions de calcul haute performance (HPC).
