據外媒報道，總部位于英國的Claytex是一家專注于建模和仿真的公司，正在開發新一代傳感器模型，以改進自動駕駛汽車（AV）系統的驗證過程。這種新的傳感器模型將有助于減少交通事故，例如最近在亞利桑那州發生的自動駕駛汽車與自行車之間的致命碰撞，這是由于自動駕駛汽車的傳感器無法正確識別前方障礙物造成的。
Claytex公司總經理Mike Dempsey，他說：“人工智能在自動駕駛中，車輛是通過經驗學習的，因此它必須暴露在數千種可能的情況下才能做出正確的反應。由于時間問題，僅通過測試現場的物理測試來實現這一目標既不安全也不實用，但在公共高速公路上駕駛自動駕駛汽車之前，可以更快、更重復地測試模擬環境中的虛擬測試。“挑戰在于確保虛擬測試真正具有代表性，并且自動駕駛車輛在實際道路上的響應與模擬環境中的響應一致。正如駕駛模擬器必須讓駕駛員沉浸在令人信服的虛擬現實中一樣，用于測試自動駕駛車輛的傳感器模型必須準確再現真實傳感器傳遞的信息或者在實際情況下。鄧普西說：“我們正在開發一種通用而理想的傳感器模型，將rFpro軟件用于雷達、激光雷達和超聲波傳感器。rFpro已經開發了許多限制傳感器建模的解決方案。”rFpro的軟件使用物理建模技術，而不是為游戲和電影行業開發的計算復雜的特效來生成圖像。也就是說，rFpro的圖像不僅可以說服人類，而且適合具有與現實世界密切相關的傳感器數據的機器視覺系統。據外媒報道，總部位于英國的Claytex是一家專注于建模和仿真的公司，正在開發新一代傳感器模型，以改進自動駕駛汽車（AV）系統的驗證過程。這種新的傳感器模型將有助于減少交通事故，例如最近在亞利桑那州發生的自動駕駛汽車與自行車之間的致命碰撞，這是由于自動駕駛汽車的傳感器無法正確識別前方障礙物造成的。
Claytex公司總經理Mike Dempsey，他說：“人工智能在自動駕駛中，車輛是通過經驗學習的，因此它必須暴露在數千種可能的情況下才能做出正確的反應。由于時間問題，僅通過測試現場的物理測試來實現這一目標既不安全也不實用，但在公共高速公路上駕駛自動駕駛汽車之前，可以更快、更重復地測試模擬環境中的虛擬測試。“挑戰在于確保虛擬測試真正具有代表性，并且自動駕駛車輛在實際道路上的響應與模擬環境中的響應一致。正如駕駛模擬器必須讓駕駛員沉浸在令人信服的虛擬現實中一樣，用于測試自動駕駛車輛的傳感器模型必須準確再現真實傳感器傳遞的信息或者在實際情況下。鄧普西說：“我們正在開發一種通用而理想的傳感器模型，將rFpro軟件用于雷達、激光雷達和超聲波傳感器。rFpro已經開發了許多限制傳感器建模的解決方案。”rFpro的軟件使用物理建模技術，而不是為游戲和電影行業開發的計算復雜的特效來生成圖像。也就是說，rFpro的圖像不僅可以說服人類，而且適合具有與現實世界密切相關的傳感器數據的機器視覺系統。
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