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一、从点云到高精地图的重建
1、数据采集
2、点云聚合
3、高精地图建模
4、三维建模与装饰
二、颠覆性革新#xff1a;NeRF 与 3DGS 重建
1、仅需数日#xff0c;完成街景重建
2、进一步消除 Domain gap#xff0c;场景逼真如实地拍摄
3、降本增效#xff0c…目录
一、从点云到高精地图的重建
1、数据采集
2、点云聚合
3、高精地图建模
4、三维建模与装饰
二、颠覆性革新NeRF 与 3DGS 重建
1、仅需数日完成街景重建
2、进一步消除 Domain gap场景逼真如实地拍摄
3、降本增效拒绝重复建模
4、场景增强与标准兼容
三、重建工作流从采集到仿真部署
四、仿真世界无需困于“假” 在自动驾驶时代奔涌向前的路上仿真测试早已不再是可选项而是验证智能驾驶系统安全性、鲁棒性和泛化能力的刚需如何提升仿真测试的保真度已成为无法避免的重要话题。
这正是“数字孪生”出现的时代背景。本文为大家详细介绍如何用传统与前沿结合的数字孪生构建流程再配合3DGS 的神经网络重建技术为自动驾驶仿真测试注入真正的“现实之眼”。
一、从点云到高精地图的重建
依托独家的aiData工具链与aiSim仿真平台本文建立了一套高精度数字孪生地图构建流程已经广泛应用于布达佩斯 Kolosy广场、ZalaZone测试场等真实道路还原项目。整个流程包括 左带有标注的HD地图、中装饰HD地图、右aiSim中渲染
1、数据采集
采用搭载激光雷达LiDAR、高精度GNSS/INS系统的测绘车如康谋DATALynx ATX4执行移动激光扫描MLS通过aiData Recorder进行录制主要路线至少绘制两次确保厘米级空间精度。 数采车示意图
2、点云聚合
使用aiData Annotator将多帧点云拼接为统一的全局坐标系结合反射率、时间戳等多通道信息形成高密度、低误差的空间点集。
Tips详细数据采集精度和点云数据格式可联系康谋技术团队获取可接受第三方数据但建议在采集前与我们技术团队沟通优化策略。
3、高精地图建模
基于聚合点云手工标注道路元素车道线、交通标志、人行道、护栏、红绿灯等。输出为GeoPackage格式的HD Map用于自动驾驶系统参考。 ZalaZone试验场 LiDAR点云建模 ZalaZone试验场卫星参考图像
4、三维建模与装饰
借助Atlas程序化建模引擎生成道路、地形等基础结构再通过aiSim Unreal插件手工装饰建筑、植被、街景设施最大程度复现现实细节。为了获取最大精度康谋将会采用DCC工具例如Maya、Blender、Substance等工具利用可用数据构建新模型 二、颠覆性革新NeRF 与 3DGS 重建
传统方式固然精准但高成本、高周期、强人工依赖难以支撑大规模、快速迭代的测试需求。
本文分享的神经网络重建方案则以NeRF 3DGS为核心技术实现了从真实环境到仿真世界的跃迁
1、仅需数日完成街景重建
相比传统数月的手动建模神经网络重建只需几天时间就能将采集到的图像和点云数据自动生成高保真的三维静态场景。 在aiSim中重建Waymo场景
2、进一步消除 Domain gap场景逼真如实地拍摄
通过DEVIANT算法验证3D目标检测精度、Mask2Former测量像素一致性等方式验证了神经重建场景在多摄像头视角下的高可用性与仿真一致性。
请查看最新发表的论文“Hybrid Rendering for Multimodal Autonomous Driving: Merging Neural and Physics-Based Simulation”
3、降本增效拒绝重复建模
方案致力于告别繁复的建模软件与人工建模流程实现端到端自动化构建大幅降低人力与制作成本。
4、场景增强与标准兼容
在生成的三维场景中可灵活添加动态对象车辆、行人、信号灯等并全面兼容OpenSCENARIO标准适配多种自动驾驶测试平台。
三、重建工作流从采集到仿真部署
神经网络重建方案遵循高度自动化流程 流程图
1数据采集 使用DATALynx ATX4记录图像、LiDAR点云和自车位姿推荐配置包括Hesai Pandar64、环视非鱼眼摄像头和NovAtel高精度组合导航系统。
2数据转换将原始数据转化为康谋格式统一处理点云、图像和标定信息。
3自动标注 利用aiData工具链去除动态目标、生成GT数据实现非因果式追踪。 环视系统自动标注
4神经网络训练 使用NeRF/3DGS算法生成高精度三维场景。
5仿真部署与增强 在aiSim仿真平台中集成重建场景配置不同环境暴雨、夜晚、雪天、多模态传感器摄像头、LiDAR、毫米波雷达等与虚拟交通流。 雨天场景
四、仿真世界无需困于“假”
在自动驾驶技术快速发展的今天数字孪生已从简单的场景复制进化为具备真实物理特性的虚拟世界。我们和众多同行们正在见证一场仿真技术的革命
1通过激光雷达的精准测绘确保厘米级精度
2借助3DGS/NeRF实现场景的智能重建
3融合传统与创新的技术优势
康谋致力于将传统构建流程与前沿神经网络重建技术相融合用速度、真实与自动化重塑自动驾驶仿真测试的范式。 我是分享自动驾驶技术的康谋欢迎关注互动~
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