智能联网/自动驾驶null检测 | 康谋分享 | 汽车仿真与AI的结合应用-广州虹科电子科技有限公司

方案摘要

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应用领域	汽车及零部件
检测样本	智能联网/自动驾驶
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参考标准	/

实现高质量的虚拟传感器输出是自动驾驶领域的一项关键挑战，然而传统方案对广角镜头的渲染和处理等方面仍存在一定的局限性。为此，康谋为您介绍aiSim通用高斯泼溅渲染器如何打破限制，在自动驾驶仿真中的具体应用。

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配置单

康谋b-plus 双介质车载以太网分析仪/NETLion 100
型号：KM-B18000-HEL-001-0001 KM-B18000-HEL-001-0002

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方案详情

在自动驾驶领域，实现高质量的虚拟传感器输出是一项关键的挑战。所有的架构和实现都会涉及来自质量、性能和功能集成等方面的需求。aiSim也不例外，因此我们会更加关注于多个因素的协调，其中，aiSim传感器实现的神经网络渲染仿真方案，在aiSim能够在现有功能上实现多用途扩展的同时，也可以最大程度上保留原始特性。

一、现有问题

从当前学术界对于神经渲染的研究来看，不同的方案都会给虚拟世界带来一定的限制，从而无法让仿真充分发挥作用。我们在aiSim中提供了一种不同且具有更高集成度的方案，即aiSim的通用高斯泼溅渲染器（General Gaussian Splatting Renderer），这一方案结合了渲染速度、集成灵活性和卓越的视觉保真效果，为当下的神经网络三维重建技术带来了新的内容。

其中一点就是传统方案中，广角镜头的渲染和处理总是不尽人意，但这一传感器又是自动驾驶仿真中最为常见的用例之一，但在aiSim的方案中我们克服了这一局限性。

二、康谋方案

原始的算法在高斯泼溅投射的处理过程中往往会引入若干限制，阻碍了传感器的合理渲染，主要源于是近似误差（approximation error），当处理FOV更大的镜头时，误差会显著增大。

图2.jpg