ФИЗИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЛЯ РАДАРНЫХ И УЛЬТРАЗВУКОВЫХ ДАТЧИКОВ

1. Система, содержащая:
набор обучающих данных, сохранённый на наборе физических носителей, содержащий:
данные трехмерного моделирования от по меньшей мере одного из системы камеры, системы светового обнаружения и определения дальности (лидара) и системы информации о местоположении; и
данные физического моделирования от по меньшей мере одного из радарной системы и ультразвуковой системы; и
модуль машинного обучения, реализованный на наборе процессоров, выполненный с возможностью обучения отображению характеристик физического моделирования из информации трехмерного моделирования.
2. Система по п. 1, дополнительно содержащая:
модуль отображения на наборе процессоров, выполненный с возможностью создания физической модели для виртуальной среды путём применения отображения к информации трехмерного моделирования, причём физическая модель обеспечивает значения отражения для по меньшей мере одного из виртуального радара и виртуальной ультразвуковой системы в виртуальной среде; и при этом:
информация трехмерного моделирования, сохранённая на наборе физических носителей, содержит информацию, посредством которой следует формировать трехмерную модель виртуальной среды.
3. Система по п. 2, дополнительно содержащая:
модуль формирования модели на наборе процессоров, выполненный с возможностью сборки информации трехмерного моделирования в трехмерную модель виртуальной среды; и при этом
модуль отображения дополнительно выполнен с возможностью применения отображения к информации трехмерного моделирования путём назначения коэффициентов отражения поверхностям в трехмерной модели виртуальной среды.
4. Система по п. 2, дополнительно содержащая испытательный стенд, реализованный на наборе процессоров, выполненный с возможностью реализации испытательного алгоритма на пути через виртуальную среду, причём испытательный алгоритм обрабатывает значения отражения, принимаемые из виртуальной среды на всем протяжении пути, и выдает результаты в виде по меньшей мере одного из обнаружений, классификаций и определений.
5. Система по п. 2, дополнительно содержащая набор испытательных стендов, реализованный на наборе процессоров, содержащий:
по меньшей мере одну систему аппаратных средств в замкнутом контуре (HIL), выполненную с возможностью обеспечения математических моделей для механической динамики виртуального транспортного средства по мере того, как оно движется по пути через виртуальную среду, и динамики для по меньшей мере одной из виртуального радара и виртуальной ультразвуковой системы; и
систему программного обеспечения в замкнутом контуре (SIL), соединённую с возможностью обмена данными с по меньшей мере одной системой HIL и выполненную с возможностью реализации испытательного алгоритма на пути через виртуальную среду, причём испытательный алгоритм обрабатывает значения отражения, принимаемые из виртуальной среды, на всем протяжении пути, и выдает сигналы управления на виртуальное транспортное средство.
6. Система по п. 1, дополнительно содержащая:
модуль формирования модели на наборе процессоров, выполненный с возможностью сборки информации трехмерного моделирования в трехмерную модель виртуального объекта; и при этом
модуль отображения дополнительно выполнен с возможностью применения отображения к информации трехмерного моделирования путём назначения коэффициентов отражения поверхностям трехмерной модели виртуального объекта, создания виртуального объекта для расположения в виртуальной среде с профилем отражения применительно по меньшей мере к одному из виртуального радара и виртуальной ультразвуковой системы относительно виртуального объекта.
7. Система по п. 1, в которой:
набор обучающих данных индексирован метками для набора целевых категорий; и
модуль машинного обучения содержит глубинную нейронную сеть, выполненную с возможностью обучения посредством контролируемого обучения с использованием меток, индексированных в наборе обучающих данных.
8. Система по п. 7, в которой глубинная нейронная сеть дополнительно содержит классификатор, реализованный сверточной нейронной сетью.
9. Система по п. 1, дополнительно содержащая эвристический модуль в модуле машинного обучения, выполненный с возможностью идентификации аспектов данных трехмерного моделирования с учетом набора эвристических правил, информирующих модуль машинного обучения.
10. Способ физического моделирования, дополнительно содержащий этапы, на которых:
применяют алгоритм машинного обучения к набору обучающих данных для создания распределения вероятностей для коэффициентов отражения, обусловленного данными моделирования, полученными посредством по меньшей мере одного из системы камеры, системы светового обнаружения и определения дальности (лидара) и системы определения местоположения;
назначают значения коэффициента отражения набору данных моделирования посредством применения набора данных моделирования к распределению вероятностей.
11. Способ по п. 10, дополнительно содержащий этап, на котором:
собирают набор областей поверхности из набора данных моделирования для моделирования среды моделирования, моделирующей среду, из которой захвачен набор данных моделирования;
этап назначения значений коэффициента отражения дополнительно содержит этап, на котором:
назначают значения коэффициента отражения набору областей поверхности;
собирают данные отражения из передач с виртуального датчика, размещенного в среде моделирования, которые отражаются в соответствии со значениями коэффициента отражения, назначенными набору областей поверхности в среде моделирования; и
испытывают алгоритм восприятия на данных отражения.
12. Способ по п. 11, в котором испытание алгоритма восприятия дополнительно содержит этапы, на которых:
размещают виртуальное транспортное средство в пределах среды моделирования, соединённое с виртуальным датчиком и выполненное с возможностью движения по пути через среду моделирования; и
отправляют сигналы управления, выведенные алгоритмом восприятия, на виртуальное транспортное средство.
13. Способ по п. 10, дополнительно содержащий этап, на котором:
собирают набор областей поверхности из набора данных моделирования для формирования виртуального объекта;
этап назначения значений коэффициента отражения дополнительно содержит этапы, на которых назначают значения коэффициента отражения набору областей поверхности;
размещают виртуальный объект в виртуальной среде;
собирают данные отражения из передач с виртуального датчика, размещенного в виртуальной среде, которые отражаются в соответствии со значениями коэффициента отражения, назначенными набору областей поверхности в среде моделирования; и
испытывают алгоритм восприятия на данных отражения.
14. Способ по п. 10, в котором:
этап применения алгоритма машинного обучения к набору обучающих данных дополнительно содержит этап, на котором выполняют контролируемое обучение глубинной нейронной сети посредством обучающих данных; и
после обучения глубинная нейронная сеть реализует распределение вероятностей.
15. Способ по п. 10, дополнительно содержащий этап, на котором размечают части по меньшей мере одного из набора обучающих данных и набора данных моделирования, причём упомянутые части соответствуют областям по меньшей мере в одной среде, из которой собрано по меньшей мере одно из набора обучающих данных и набора данных моделирования, и при этом упомянутые области соотносятся с диапазонами значений коэффициента отражения.
16. Способ по п. 10, дополнительно содержащий этап, на котором собирают набор обучающих данных, который дополнительно содержит этапы, на которых:
собирают обучающий набор данных моделирования для набора целевых зон;
собирают обучающий набор данных отражения от набора целевых зон, соотнесенного с обучающим набором данных моделирования;
идентифицируют аспекты набора целевых зон в обучающих данных посредством набора меток для контролируемого обучения посредством набора обучающих данных.
17. Система для моделирования отражений, содержащая:
набор данных виртуальной среды, сохранённых на наборе физических носителей, захваченных по меньшей мере одним из системы камеры, системы светового обнаружения и определения дальности (лидара) и системы информации о местоположении, достаточных для формирования трехмерной модели виртуальной среды; и
модуль отображения, реализованный на наборе процессоров, выполненный с возможностью создания модели отражения для виртуальной среды посредством применения данных виртуальной среды к функции распределения путём назначения значения отражения поверхностям в пределах трехмерной модели виртуальной среды, применительно по меньшей мере к одному из виртуальной радарной системы и виртуальной ультразвуковой системы.
18. Система по п. 17, дополнительно содержащая модуль машинного обучения, выполненный с возможностью формирования распределения вероятностей из обучающих данных, содержащих маркированные данные моделирования, соотнесенные с данными отражения из по меньшей мере одного из радарной системы и ультразвуковой системы.
19. Система по п. 18, дополнительно содержащая эвристическую модель, выполненную с возможностью выдачи информации в модуль машинного обучения о местоположении относительно общего поля обзора датчика, используемого при захвате обучающих данных, из которых происходит часть обучающих данных.
20. Система по п. 17, дополнительно содержащая испытательный стенд, выполненный с возможностью оценки алгоритма обработки отражений посредством смоделированных данных отражения, полученных от виртуального датчика, с привлечением значений отражения, назначенных поверхностям трехмерной модели, встречаемым виртуальным датчиком, движущимся в виртуальной среде.