Анонс с открытым исходным кодом|Выпущено программное обеспечение для моделирования автономного вождения TAD Sim
Анонс с открытым исходным кодом|Выпущено программное обеспечение для моделирования автономного вождения TAD Sim

Введение в проект

TAD Sim — это кроссплатформенная распределенная система моделирования Tencent, предназначенная для разработки и проверки интеллектуальных систем вождения с целью создания более безопасного и эффективного инструмента тестирования автономного вождения.

Он основан на профессиональном игровом движке Tencent, технологии трехмерной реконструкции цифровых двойников сантиметрового уровня, интегрированных моделях динамики транспортных средств промышленного уровня, широком спектре симуляций датчиков физического уровня и управляемых данными искусственного интеллекта транспортных потоков.

Он может завершить верификацию с помощью моделирования с обратной связью всех модулей реального транспортного средства, таких как алгоритмы восприятия, принятия решений и управления, удовлетворить потребности использования полного стека алгоритмов, значительно снизить затраты на НИОКР и сократить фактический цикл НИОКР.

Архитектурный дизайн

Модули системы включают доступ к данным и построение сцены, основной механизм моделирования, анализ и оценку испытаний, управление тестовыми задачами, интерфейс внешнего доступа и другие основные модули, поддерживающие масштабируемую и совместимую архитектуру системы моделирования.

Службу платформы моделирования можно разделить на моделирование на основе сценариев и моделирование на основе воспроизведения в зависимости от типа сценария моделирования, и он имеет возможность расширения облачного моделирования на основе виртуального города. В соответствии со сценарием использования он может охватывать V-. Сформированный процесс проверки транспортного средства, включающий «модель в цикле», «программное обеспечение в цикле» и «аппаратное обеспечение в цикле», «автомобиль в цикле» и «водитель в цикле».

Платформа поддерживает управление сценами и картами, а сцены и карты можно настраивать с помощью редактора сцен и карт. Система имеет встроенные модели динамики транспортных средств, модели датчиков и модели водителей для удовлетворения различных потребностей тестирования.

В то же время платформа поддерживает высокоточную визуализацию сцен, моделирование транспортных потоков и моделирование V2X. Она может управлять тестовыми задачами в больших масштабах и за считанные секунды создавать оценочные отчеты. Она также может получать доступ к проверенным алгоритмам и стороннему программному обеспечению. через API.

(Схема архитектуры продукта)

Основные особенности

01. Высокореалистичная реставрация сцен.

Основанный на высокоточной технологии трехмерной реконструкции и миграции доменов, он действительно может восстанавливать дорожные сцены с точностью до сантиметра, выводить истинные значения элементов сцены в реальном времени и автоматически генерировать различные реалистичные погодные и дорожные условия без необходимости необходимость маркировки. Это улучшает покрытие места проведения испытаний при низких затратах и ​​значительно экономит затраты на сбор и маркировку.

Поддерживает преобразование рендеринга сцен моделирования в реальные стили с помощью алгоритмов миграции доменов и ограничений согласованности времени, а также выводит их как исходные данные моделирования камеры TAD Sim.

(Высокоточная трехмерная реконструкция сантиметрового уровня на основе сбора данных)

(Технология миграции домена реализует реальное преобразование данных камеры)

02. Высокоточная модель динамики автомобиля.

Он поддерживает модель динамики транспортного средства с 27 степенями свободы и может гибко настраивать динамические параметры для моделирования бензиновых, электрических и гибридных транспортных средств.

03. Широкий выбор моделей высокоточных датчиков.

Встроенные модели физических/полуфизических датчиков, включая лидар, радар миллиметрового диапазона, камеру, ультразвуковой радар, IMU и другие модели датчиков.

04. Модель трафика на базе искусственного интеллекта, управляемая данными

Платформа имеет модель транспортного потока с использованием искусственного интеллекта, которая обучается и генерируется на основе большого объема данных о дорожном движении. Поток дорожного движения с использованием искусственного интеллекта соответствует реальным характеристикам и может использоваться для обгона, смены полосы движения, обхода препятствий и других действий, а также поддерживает моделирование поведения. агрессивность разных водителей.

(Моделирование городского транспортного потока)

05. Предоставьте эффективные инструменты тестирования, которые помогут проезжать миллионы километров в день.

TAD Sim может использовать мощные вычислительные мощности облака, чтобы помочь автономному вождению легко преодолевать миллионы километров в день. Он может планировать до 10 000 узлов одновременно, одновременно запускать задачи моделирования, а также выполнять автоматическую оценку и создание отчетов за считанные секунды.

Он может поддерживать расширение возможностей моделирования виртуального города в облаке, моделировать крупномасштабные условия дорожных испытаний на уровне города и реализовывать одновременную работу тысяч беспилотных основных транспортных средств и миллионов транспортных средств без ручного контроля посредством автоматизации системы. Обнаруживайте и перехватывайте неизвестные и небезопасные сценарии.

06. Данные карты сцены совместимы со стандартными отраслевыми форматами.

Платформа имеет модульную, стандартизированную и совместимую конструкцию. Он поддерживает международный стандартный формат OpenX и не полагается на частные стандарты. Он облегчает расширение и стыковку третьих сторон, а также облегчает долгосрочное накопление и расширение данных, таких как библиотеки сцен.

07. Обеспечьте последовательность моделирования

Все этапы симуляционного тестирования (модель в цикле, программное обеспечение в цикле, аппаратное обеспечение в цикле, транспортное средство в цикле, драйвер в цикле и т. д.) могут использовать единый механизм моделирования, данные совместимы друг с другом, а формат данных унифицирован.

Система использует единый и надежный протокол связи, при этом не будет потери данных или нарушений. Последовательность планирования строго запланирована в соответствии с настроенным рабочим циклом (частотой) каждого узла алгоритма. Он также поддерживает настраиваемый контроль случайных факторов для обеспечения согласованных результатов при многократном запуске одного и того же тестового примера в разных средах.

Сценарии применения

TAD SimДля Автономное Сценарии вождения, испытания и оценка моделирования применения。TAD Sim поддерживает верификацию с помощью моделирования с обратной связью всех модулей реального транспортного средства, включая алгоритмы восприятия, принятия решений и управления. Охватывая весь V-образный процесс проверки транспортных средств на соответствие MIL, SIL, HIL, VIL и DIL, он позволяет создать полную систему оценки.

Поддержка с CICD、Службы управления данными、служба аннотирования сбора данных、Услуги по обучению алгоритмам и т. д. Автономное Вождение Весь процесс цепочки облачных инструментов открыт. По мере постепенного развития продукта его также можно постепенно расширить до интеллектуального моделирования сетевых подключений, синтетического генерирования данных, виртуального тест-драйва и т. д. применения。

Адрес проекта

Адрес Гитхаба:https://github.com/Tencent/TAD_Sim

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose