Divine Sim Suite

Future Mobility Test & Validation Platform

// 카메라 센서

  • 시간에 따른 카메라 센서 시뮬레이션
  • 카메라 F-number 변화에 따른 카메라 센서 평가
  • 프론트 윈드쉴드 오염 시 카메라 센서 평가
  • 열과 화학적 작용에 의한 RGB Color Filter 오류 시 카메라 센서 평가
  • 열화상 카메라 센서 시뮬레이션



// 라이다 센서

  • 서해대교, 컷인 시나리오 조건에서 라이다 센서 테스트
  • 차량 모델은 차체, 앞/뒤 윈드쉴드, 휠, 범퍼, 좌/우 헤드라이트 등 25개의 레이어로
    구분되며, 고유한 물성 정보가 정의 되었습니다.





카메라 센서

  • 시간에 따른 카메라 센서 시뮬레이션
  • 카메라 F-number 변화에 따른 카메라 센서 평가
  • 프론트 윈드쉴드 오염 시 카메라 센서 평가
  • 열과 화학적 작용에 의한 RGB Color Filter 오류 시 카메라 센서 평가
  • 열화상 카메라 센서 시뮬레이션

라이다 센서

  • 서해대교, 컷인 시나리오 조건에서 라이다
    센서 테스트
  • 차량 모델은 차체, 앞/뒤 윈드쉴드, 휠, 범퍼, 좌/우 헤드라이트 등 25개의 레이어로
    구분되며, 고유한 물성 정보가 정의 되었습니다.

// 레이다 센서

  • Thermal Noise
  • Masking (두 객체 사이의 거리에 따른 영향성)
  • Multipath (도로 및 건물의 영향성)
  • 객체의 방향에 따른 레이다 신호

레이다 센서

  • Thermal Noise
  • Masking (두 객체 사이의 거리에 따른 영향성)
  • Multipath (도로 및 건물의 영향성)
  • 객체의 방향에 따른 레이다 신호

// 자율주행

디바인테크놀로지는 직접 제작한 강남도로에서 어둡고 비가 내리는 야간 상황을 가정하여 자율주행 테스트를 진행 하였습니다. 가상 환경에서의 모든 객체는 물리적 특성이 정의된 재질 별 레이어로 구분됩니다. 가로등, 신호등, 헤드라이트와 같은 광원에는 휘도 값을 부여하였습니다.

차량에 장착된 센서는 실제 센서처럼 작동하도록 물리 기반 센서가 모델링 되었습니다.

객체의 물리적 속성을 정의하고 물리 기반 센서를 모델링하기 위해 Ansys AVxcelerate가 사용되었으며, 주행 시뮬레이션 CARLA와 연동 되었습니다. 센서 출력 데이터는 자율주행 플랫폼인 Autoware에 입력되어 인지 및 판단을 하고, CARLA에서 주행하는 Ego 차량을 제어합니다.




자율주행

디바인테크놀로지는 직접 제작한 강남도로에서 어둡고 비가 내리는 야간 상황을 가정하여 자율주행 테스트를 진행 하였습니다. 가상 환경에서의 모든 객체는 물리적 특성이 정의된 재질 별 레이어로 구분됩니다. 가로등, 신호등, 헤드라이트와 같은 광원에는 휘도 값을 부여하였습니다.

차량에 장착된 센서는 실제 센서처럼 작동하도록 물리 기반 센서가 모델링 되었습니다.

객체의 물리적 속성을 정의하고 물리 기반 센서를 모델링하기 위해 Ansys AVxcelerate가 사용되었으며, 주행 시뮬레이션 CARLA와 연동 되었습니다. 센서 출력 데이터는 자율주행 플랫폼인 Autoware에 입력되어 인지 및 판단을 하고, CARLA에서 주행하는 Ego 차량을 제어합니다.

Divine Sim Suite가 제공하는

"독자적인 고신뢰성 자율주행 시뮬레이션"

경험하세요.

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"독자적인 고신뢰성 자율주행

시뮬레이션"을 경함하세요.