直播 | 自动驾驶场景仿真：如何构建高精度摄像头仿真模型

精彩直播预告

在自动驾驶仿真领域，摄像头仿真模型的精度直接影响到虚拟环境中感知系统的表现和测试效果。为了实现高精度的摄像头仿真模型，我们需要考虑多个因素，包括相机的视场、分辨率、镜头畸变、CMOS仿真、ISP仿真等物理特性。同时，仿真模型还需精确模拟不同环境条件下的摄像头性能，比如低光照、雾霾、雨雪等极端天气的影响。此外，我们还将涵盖与摄像头仿真相关的其他重要领域，比如语义分割图、深度图仿真和多相机组配置等。

在自动驾驶技术的发展过程中，精确的感知能力是决定系统安全性和可靠性的关键。而摄像头仿真作为自动驾驶感知系统的重要组成部分，面临着多个行业痛点：

1、真实相机内部结构复杂，通用的仿真环境往往无法完全准确地再现实际摄像头的物理特性；

2、现实世界里环境复杂且多变，直接影响感知系统的表现效果，环境噪声对摄像头的影响和效果需要被准确模拟；

3、随着自动驾驶系统对环境理解的要求越来越高，语义分割图和深度图的仿真需求愈发迫切。

当遇到以上问题时如何轻松应对？海克斯康有高招！本期海克斯康直播讲堂请到了我们VTD自动驾驶模拟仿真软件应用专家秦磊为我们深入探讨如何通过VTD软件构建高精度的摄像头仿真模型，结合具体案例，分析摄像头在自动驾驶仿真中的应用。锁定直播间，精彩抢先看！

3月13日 14:00

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直播内容聚焦

仿真环境如何准确地再现实际摄像头的物理特性?

如何准确模拟环境噪声对摄像头的影响和效果?

如何实现语义分割图和深度图的仿真?

▶ 相机传感器仿真的完整数据链路解析

▶ 语义分割与深度图仿真案例介绍

▶ 相机传感器配置与多相机组参数设定

秦 磊

海克斯康 VTD自动驾驶模拟仿真软件应用专家

华中科技大学工学硕士。负责VTD基础功能测试和VTD中各类复杂传感器的拓展开发以实现VTD在自动驾驶不同阶段的测试和应用。深度了解仿真软件在自动驾驶测试开发中的应用，针对客户不同需求，提供定制化的解决方案，切实解决客户问题。