Conduite Autonome Bout-en-Bout et Simulation de Capteurs

SelfDriveSim offre des pistes d'essai virtuelles haute fidélité où les réseaux neuronaux s'entraînent sur des milliards de kilomètres synthétiques. En modélisant l'optique photonique et le radar, il comble l'écart entre simulation et réalité pour le Niveau 4.

Combler l'écart de réalité entre simulateurs virtuels et caméras réelles

Valider les logiciels de conduite autonome exige de reproduire les cas limites avec une répétabilité absolue au bit près. SelfDriveSim associe dynamique ISO 8855 et tracés OpenDRIVE sous de fortes pluies, du brouillard et des éblouissements.

Core Engineering Areas

• Hardware Ray-Traced LiDAR Simulation — Shooting millions of optical rays per second using GPU ray-tracing cores to calculate accurate returns from vehicle paint, retroreflective road signs, and asphalt.
• CMOS Camera Sensor Physics — Simulating the photon-to-electron conversion pipeline inside automotive image sensors, including temperature-dependent dark current noise.
• Radar Backscatter & Multipath Clutter — Computing Radar Cross Section (RCS) using physical optics approximations to capture multipath ghost reflections from guardrails and bridge decks.

Technical Articles

• Ray-Tracing sur GPU pour la Synthèse de Capteurs Automobiles : OptiX vs DXR
• Combler le Sim-to-Real : Injection d'Artefacts de Capteurs dans l'Entraînement

Related Cluster Architecture Specifications

• AutomotiveSDV — Full SDV Stack & Reference Architecture
• A2HCard — Agent-to-Human (A2H) Interface Cards & In-Cabin Autonomous Interaction Manifests
• A2HumanCard — Standardized In-Vehicle AI Agent Capability Discovery, Trust & Authorization Cards
• AIDrivenSynBio — AI-Driven Synthetic Biology for Automotive In-Cabin Air Purification, Bio-Engineered Pathogen Scavengers & Molecular Biosensors