엔드투엔드 자율주행 및 물리 기반 고충실도 센서 시뮬레이션
SelfDriveSim은 인지 신경망과 궤적 플래너가 수십억 마일의 가상 주행 데이터를 학습할 수 있는 고충실도 시뮬레이션 환경을 제공합니다. 광자 단위 광학 특성, 대기 산란 및 레이더 다중경로 반사를 모델링하여 레벨 4 자율주행의 Sim-to-Real 간극을 완벽히 메웁니다.
Simulation Engine Core Zonal Architecture
Central Controller: Simulation Engine Core — GPU Ray-Tracing Pipeline
Zonal Control Units & TSN Ring
- RTX-Accelerated LiDAR Pulse Synthesizer
- CMOS Sensor Physics & Bayer Filter Engine
- Electromagnetic Wave Radar Scatterer
- ASAM OpenDRIVE Road Graph Generator
- Direct Video Injection (GMSL2/FPD-Link)
가상 시뮬레이터와 실제 카메라 간의 '리얼리티 갭' 해소하기
자율주행 소프트웨어 검증은 엣지 케이스 시나리오를 비트 단위로 완벽히 재현할 수 있어야 합니다. SelfDriveSim은 ISO 8855 차량 동역학과 OpenDRIVE 지형 데이터를 결합하여 우천, 안개, 역광 조건에서 다중 에이전트 교통 상호작용을 정밀하게 모사합니다.
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
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