rFpro는 다른 공공 도로 경로의 100 개 이상의 위치로 구성된 매우 정확한 디지털 모델 라이브러리를 만들어 근거 및 테스트 트랙을 입증했습니다. 자체 입증 근거 및 테스트 장소의 고객이 의뢰 한 많은 개인 모델도 있습니다. rFpro는 F1, NASCAR, WEC, IMSA, Indy, Formula E 및 Super-GT를 위한 증명장, 공공 도로, 테스트 트랙 및 레이스 회로의 기성품 디지털 모델 라이브러리를 제공합니다.
측량 등급 LiDAR 스캔 데이터를 사용하여 모델링되어 수직 축의 1mm 이내로 정확한 차량 역학 등급 노면을 생성합니다. 이는 한 위치에서 모든 범프, 드레인 커버 및 확장 조인트의 효과를 정확하게 시뮬레이션하는 데 중요합니다. 새로운 모델의 출발점은 지리적으로 참조된 구형 사진을 사용한 연속적인 LiDAR 조사입니다. 그런 다음 도로 건설 프로세스는 완성 된 3D 디지털 모델의 풍경에 사용되는 노면과 참조 자료를 만듭니다.
차량 역학의 측면을 테스트하는 운전자를 위해 이러한 모델은 정확하게 모델링 된 디지털 노면과 함께 제공됩니다. 정확한 고주파 LiDAR은 차량 역학 응용 분야에 중요한 도로 및 연석 디테일을 캡처하는 데 사용됩니다. 장거리 비행 시간 LiDAR은 도로 측면의 특징과 풍경을 포착하는 데 사용됩니다. rFpro의 지형 서버를 사용하면 모든 충돌, 리플 및 불연속성이 타이어 모델을 통해 차량으로 전달됩니다. 또한 차량 모델은 매우 상세한 노면 데이터를 실시간으로 사용할 수 있으며, 실시간 요구 사항이 없는 주행 및 내구성 연구를 위한 오프라인 인터페이스도 존재합니다.
ADAS 및 딥 러닝 자율 운전자 모델을 교육하고 테스트하는 엔지니어를 위해 당사의 도로 모델은 실제 세계와 가상 세계 간의 매우 높은 수준의 상관 관계를 제공하여 환경에서 훈련 된 알고리즘이 실제 세계에서 잘 수행되도록합니다. 모델 내의 환경은 기하학적으로 정확할 뿐만 아니라 기능적으로도 정확하며, 수천 개의 도로 표지판, 표식 및 도로변 물체가 각각 개별적으로 분류됩니다. 이는 교육 데이터 세트에 대한 파노픽 세분화에 의존하는 많은 ADAS 및 자율 시스템의 개발에 매우 중요합니다. 또한 이 모델을 통해 사용자는 지능형 및 스크립팅된 트래픽을 추가하여 이 모델에서 거의 무한한 수의 테스트 시나리오를 만들 수 있습니다. 차량의 유형, 속도, 색상 및 교통 밀도는 다양 할 수 있습니다.
또한 rFpro 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하면 많은 수의 사람이 동시에 디지털 모델 내에서 운전할 수 있으므로 가장 복잡한 엣지 케이스 시나리오를 만들고 기록할 수 있습니다. 이는 차량의 인공 지능을 향상시키기 위해 대량의 사용 가능한 교육 데이터를 생성하는 비용 및 시간 효율적인 방법을 제공합니다.
자동차 산업에서 자율 주행 차량, ADAS 및 차량 역학의 개발 및 테스트를 위해 시뮬레이션 환경을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 응용 프로그램 섹션을 방문하십시오.