Год 2023 год – это почти на полпути и войдет в него’второго тайма В мгновение окаe.
Благодарим Вас за внимание к СРИЗФЛАЙ на протяжении многих лет.
“Путешествие в тысячу миль начинается с одного шага”.
За последние два года SRIZFLY был Непрерывная полировкаинг Двигатель для моделирования полета собственной разработки, созревая Симуляция полетаили продуктов изо дня в день.
Сегодня мы объявляем о разработке контента для сенсорного моделирования БПЛА
Давайте посмотрим на новые функции~
Моделирование датчиков
Тем СРИЗФЛАЙ Двигатель моделирования полета может реализовывать симуляцию восприятия окружающей среды беспилотными системами с помощью моделирования оптических датчиков (включая видимый свет, инфракрасный и инфракрасный свет). ЛИДАР), а также предоставить RGB камеру и ее’ вывод видеопотока, ЛИДАР и генерация данных облака точек в режиме реального времени, которые могут быть широко использованы для верификации алгоритмов беспилотных систем.
· Моделирование видимого света
Моделирование камеры строит трехмерную модель объекта на основе геометрической и пространственной информации об объекте окружающей среды, а также добавляет цвета и оптические свойства в трехмерную модель с помощью компьютерной графики на основе реального материала и текстуры объекта, включая моделирование монокулярных, бинокулярных и рыбьих камер.
▲ Эффект симуляции камеры - солнечный день
▲ Эффект симуляции камеры - пасмурный день
▲ Эффект симуляции камеры---угол обзора передачи изображенияМодуль моделирования полета SRIZFLY генерирует высокоточные инфракрасные карты изображений и различные инфракрасные индикаторы оценки в режиме реального времени. Механизм моделирования прошел несколько наборов проверки и настройки тестовых данных и отличается высокой точностью и эффективностью расчетов в режиме реального времени. При моделировании камеры используется метод преобразования системы координат для преобразования точек в трехмерном пространстве в точки на изображении с помощью перспективных отношений. Моделирование структуры и оптических характеристик объектива камеры, сбора и обработки данных датчиком камеры, обработки сигнала изображения камеры и результатов распознавания цели камеры некоторыми интегрированными чипами искусственного интеллекта. Конкретный процесс заключается в следующем:
▲ Процесс моделирования камеры
▲ Симуляция камеры-инфракрасная (железно-красная)
▲ Симуляция камеры-инфракрасное (белое тепло)Лидарное моделирование моделирует рабочий процесс радиолокационной фотоэлектрической передачи и приема. Лазерный луч пересекается со всеми объектами в сцене моделирования, а интенсивность отражения лазера и шум точки пересечения рассчитываются на основе физического типа материала и свойств точки пересечения.
Модуль моделирования SRIZFLY использует методы моделирования лидара с ускорением на GPU и технологию трассировки лучей графики RTX в реальном времени для моделирования облаков точек Lidar, которые чрезвычайно близки к реальным данным.
Интенсивность отражения LIDAR зависит от расстояния до препятствия, угла отражения лазера и физического материала самого препятствия. Во время симуляции необходимо настроить подходящие физические материалы для ресурсов сцены, включая различные башни, цветы и деревья, рельеф местности, гидрологию, препятствия, линейные коридоры и т.д. Модуль симуляции SRIZFLY извлекает модель интенсивности отражения из реальных данных сканирования радара для управления имитационной моделью, а также получает интенсивность отражения и шум физического материала под текущим лидаром путем фактической калибровки.
▲ЛИДАР Моделирование облака точек-линии передачи
▲ЛИДАР Моделирование облака точек - эксперимент с двигателем собственной разработкиИмея дефицитное количество из доступный высококачественные данные маркировки в силовой сфере, использование виртуальных образцов может быть В сочетании с доступный Ручная маркировка образцов для итеративного увеличения метода обучения. В дополнение к количество фактических обучающих выборок, Возможность моделирования повреждений такие как самоподрыв изоляторовили тем отсутствие шока увлекательный Молотки облегчает ЭкспансияВ настоящее время Обучающий набор, что приводит к улучшению Скорость распознавания целей изображений. Этот метод играет значительную роль особенно для случай с маленький Количество Образцы но высокий спрос на коэффициент распознавания, и представляет собой хорошие перспективы применения в различный Отраслей.
