- rFpro는 유명한 일본 도로의 가장 정확한 가상 복제본을 개발했습니다.
- 최신 디지털 트윈을 통해 현실 세계에서 수행하기에는 너무 위험하고 비용이 많이 드는 수천 개의 테스트 시나리오를 생성 할 수 있습니다.
- 자율 주행 차량 인공 지능 교육에 중요한 정확한 라벨이 붙은 교육 데이터를 생성할 수 있습니다.
햄프셔, 영국, 2020년 9월 7일... 시뮬레이션 소프트웨어 전문가 rFpro는 도쿄의 유명한 Shuto Expressway, Inner Circular 경로의 최고 정확도의 디지털 트윈을 특히 차량 엔지니어링 개발자를 위해 만들었습니다. 이러한 방식으로 세계에서 가장 까다로운 도로 중 일부를 시뮬레이션하면 실제 데이터 수집의 비용과 위험을 줄임으로써 인공 지능 (AI) 교육을 크게 가속화 할 수 있습니다. 가상 환경은 이미 주요 자동차 제조업체가 자율 주행 차량 개발을 위해 주로 채택했습니다.
C1 경로 고속도로라고도 알려진 도로의 35km 구간은 측량 등급 LiDAR 스캔 데이터를 사용하여 모델링되어 1mm 이내로 정확한 차량 역학 등급 노면을 생성합니다. 이것은 전체 경로 주변의 모든 범프, 드레인 커버 및 확장 조인트의 효과를 정확하게 시뮬레이션하는 데 중요합니다.
환경은 기하학적으로 정확할 뿐만 아니라 기능적으로도 정확하며, 수천 개의 도로 표지판, 표식 및 도로변 물체가 개별적으로 분류됩니다. 이는 교육 데이터 세트에 대한 파노픽 세분화에 의존하는 많은 ADAS 및 자율 시스템의 개발에 매우 중요합니다.
"C1 경로는 자율 주행 차량이 탐색하기 위해 세계에서 가장 도전적인 도시 도로 중 하나입니다."라고 rFpro 전무 이사 인 Matt Daley는 말했습니다. "끊임없이 변화하는 도로 곡률과 고도, 복잡하고 조밀하게 위치한 교차점, 거대한 도로 표지판 및 표시로 인해 자율 주행 차량 기술의 궁극적 인 테스트이며 이러한 기능을 안전하게 행사하고 개발할 수있는 완벽한 방법입니다."
또한 디지털 트윈을 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 시스템을 사용하면 많은 수의 사용자가 동시에 모델을 구동할 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.
"이러한 유형의 도로 네트워크에 필요한 양과 다양한 교육 데이터를 수집하는 것은 매우 비싸고 시간이 많이 걸리며 현실 세계에서 잠재적으로 위험 할 것"이라고 Daley는 말했다. "도쿄의 C1 모델은 전 세계 어디에서나 개발 엔지니어와 연구원에게 매우 복잡한 도로 네트워크를 제공합니다."
도쿄 고속도로는 rFpro가 만든 매우 정확한 디지털 트윈으로 구성된 도서관의 최신 제품으로, 100 개 이상의 다른 공공 도로 경로로 구성되어 있으며 근거 및 테스트 트랙을 입증합니다. "자체 입증 근거 및 테스트 장소의 고객이 의뢰 한 많은 개인 모델도 있습니다." 데일리가 덧붙였다.
모델의 높은 충실도로 인해 rFpro의 디지털 트윈은 차량 역학 처리, 제동 및 스티어링 작업을 포함한 차량의 다른 영역의 엔지니어링 및 개발에도 효과적입니다.
"우리의 모델은 매우 다재다능하여 사용자가 시뮬레이션에 대한 투자를 극대화 할 수 있습니다."라고 Daley는 말합니다. "복잡한 교통 시나리오를 복제하여 트래픽을 크롤링할 때 자동 기어 박스와 엔진 매핑이 얼마나 잘 수행되는지 테스트할 수도 있습니다. 중요한 것은, 이것은 똑같은 도로에서 현실 세계와 상호 연관 될 수 있다는 것입니다. "
