認識システムの開発、テスト、検証

検証済みのセンサーモデルと多様な3Dワールドを備えたSpectralは、物理ベースのセンサーシミュレーションを実行し、高忠実度の合成データで認識システムの開発を加速します。

主な機能

特定のセンサハードウェアを表現するためにチームが調整できる検証済みセンサモデルライブラリ
バウンディングボックス、深度、セマンティックセグメンテーション、オプティカルフローなど、プログラムによって生成されるグランドトゥルースラベル
運用設計領域(ODD)に合わせてカスタマイズされたプロシージャルな3Dワールドの生成
天候や照明などの環境条件を簡単に変更可能
物理ベースレンダリング(PBR)マテリアルとアセットの豊富なライブラリ
リアルタイムセンサーとマルチGPUシャーディングにより、HIL リグに展開可能

シミュレーションによる認識モジュールの繰り返し試験

専用のテストシナリオを作成し、新機能の試験を行うことで、現場でのテストの遅れを回避します。センサー、3Dワールド、環境条件の正確な制御を活用します。

ロングテールケースに対する堅牢性を総合的にテストする

実環境ではテストが困難、あるいは危険なエッジケースをテストできます。パフォーマンスを定量化するためのメトリックスを計算し、各シナリオを自動的に実行します。

センサー設定の最適化

新しいセンサーのプロトタイプをシミュレーションで作成し、認識性能に与える影響をテストします。シミュレーションでセンサーのイントリンシックとエクストリンシックを自動的に変化させ、最適な配置を発見します。