Physics Based Sensors

Physics Based Sensors

Notre pack Physics Based Sensors est spécialement conçu pour les ingénieurs qui doivent concevoir ou valider des algorithmes de perception de capteurs. Il offre une solution complète pour une modélisation avancée et réaliste, facilitant la validation par simulation.

DÉCOUVREZ Physics Based Sensors

Le pack comprend plusieurs outils et deux types de modèles de capteurs :

Niveau 3, appelé "Full Physics", vise un réalisme maximal sans compromis sur la précision physique. Ce niveau permet une reconstruction précise des signaux bruts pour soutenir les algorithmes de perception. Le capteur Radar est le premier capteur disponible à ce niveau.
Niveau 2, connu sous le nom de "Real Time Physics", applique des principes physiques optimisés pour des calculs efficaces. Il comprend également des algorithmes de traitement génériques pour produire des sorties intermédiaires. Deux capteurs sont modélisés à ce niveau : Radar et Lidar.

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Avantages

Performance optimisée et manipulation aisée :

Flexibilité améliorée :

Caractéristiques

Modélisation optimisée d'un capteur radar et lidar basé sur la physique en temps réel (L2)

Développés en collaboration avec OKTAL-SE

Plus de détails

il s’appuie sur les capacités éprouvées du solveur EM OKTAL-SE :

Interactions EM (masquage, ombrage, couplage des cibles)
Phénomènes de chemins multiples
- Calcul de la diffusion à l’aide de l’optique physique (PO)
- Calcul des réflexions multiples à l’aide de l’optique géométrique (GO)
Modèle Clutter basé sur les textures (pour plus de détails)

Caractéristiques

Au niveau 2, le modèle radar fournit :

Calcul en temps réel
Traçage optimisé des rayons
Traitement générique inclus qui permet de fournir en temps réel un nuage de points radar présentant tous les phénomènes EM typiques tels que le couplage entre les cibles ou avec l’environnement, les réflexions multiples, les cibles fantômes, etc.

Paramètres

Radar:
- Fréquence
- Ouverture
- Resolution
- Antennes d’émission et de réception : type (générique, gaussien, diagramme), polarisation
Calcul :
- Grille d’échantillonnage pour le traçage de rayons
- Critères de subdivision
- Seuil d’intensité
Options d’affichage
Option de débogage

Sorties

Message du réseau :
- Numéro de la parcelle radar
- Pour chaque : azimut, distance, vitesse, intensité
Affichage du tracé en mode débogage

Modélisation de haut niveau d'un capteur radar à physique complète (L3)

Développés en collaboration avec OKTAL-SE

Plus de détails

il s’appuie sur les capacités éprouvées du solveur EM OKTAL-SE :

Interactions EM (masquage, ombrage, couplage des cibles)
Phénomènes de chemins multiples
- Calcul de la diffusion à l’aide de l’optique physique (PO)
- Calcul des réflexions multiples à l’aide de l’optique géométrique (GO)
Modèle Clutter basé sur les textures (pour plus de détails)

Caractéristiques

Au niveau 3, le modèle radar fournit:

Un ensemble riche et complet qui comprend des outils supplémentaires pour construire, personnaliser et analyser la simulation EM.
Données RAW pour permettre l’intégration du traitement du signal réel
Cartes de distance-doppler

Paramètres

Radar:
- Fréquence
- Ouverture
- Resolution
- Antennes d’émission et de réception : type (générique, gaussien, diagramme), polarisation
Calcul :
- Grille d’échantillonnage pour le traçage de rayons
- Critères de subdivision
- Paramètres de la carte Doppler : portée dynamique, échantillonnage du domaine et de la distance, échantillonnage Doppler et de la vitesse
Option de débogage

Sorties

Données brutes : Champs EM (amplitude, phase) dans les portes de la gamme
Carte Range doppler :
- Affichage
- Accès direct à la mémoire
- Vidéo et images

Outils de préparation de la simulation et d'analyse des résultats

Permet d’enrichir la description de la scène et de ses objets avec des matériaux décrivant leurs propriétés physiques.

Cas pratique

Sécurité opérationnelle

La sécurité opérationnelle est au cœur des discussions autour des véhicules autonomes. Le pack Physics Based Sensors vous permet de vérifier l’influence du scénario et de l’environnement sur la perception. Une modélisation précise de la propagation permet à l’utilisateur d’identifier les points faibles des algorithmes de perception dans des situations complexes, puis d’analyser et d’améliorer ces aspects pour anticiper les risques afin de concevoir un véhicule sûr et efficace.

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