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康謀分享 | 物理級傳感器仿真:破解自動駕駛長尾場景驗證難題

康謀自動駕駛 ? 2025-07-09 09:36 ? 次閱讀
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自動駕駛研發(fā)面臨"長尾效應(yīng)"的終極挑戰(zhàn):海量邊緣場景需要近乎無限的測試里程。仿真測試雖已成為行業(yè)共識,但其真實度仍存根本性質(zhì)疑——當多數(shù)平臺仍停留在視覺逼真層面時,感知算法低階數(shù)據(jù)處理魯棒性測試觸及驗證天花板。

其實,真正的物理級仿真必須從數(shù)據(jù)源頭出發(fā):從光子穿透鏡頭到電信號轉(zhuǎn)換,從激光能量分布到多回波散射,每一個物理環(huán)節(jié)都會直接影響算法在現(xiàn)實世界中的表現(xiàn)。

基于此,本文將深入解析攝像頭激光雷達物理建模機制,并解讀2025新興標準ASAM OpenMATERIAL 3D,從而探討如何為高可信度仿真提供關(guān)鍵基礎(chǔ)的問題!

01 鏡頭模型的光學物理建模

傳統(tǒng)的攝像頭仿真,其終點往往是一張“干凈”的RGB圖像。這對于高級規(guī)劃控制算法或許足夠,但對于依賴圖像原始信息的感知算法開發(fā)者而言,這無異于在精裝修的樣板間里測試建筑結(jié)構(gòu)。他們真正需要的,是模擬光子穿過復(fù)雜鏡頭組,到CMOS傳感器輸出原始電信號的全過程。

wKgZO2htxm6AegGMAADz_o8VaYg892.png

1、畸變原理與參數(shù)化建模

現(xiàn)代車載廣角魚眼鏡頭的非線性失真很難靠針孔模型捕捉。這種畸變始于鏡片的設(shè)計:曲率、鏡間距離、材料折射率、涂層結(jié)構(gòu)等都會造成光線偏折與映射失真。

高保真建模路徑:

(1)畸變函數(shù):(如 fisheye、Mei、F?Theta、EUCM 等)源自具體鏡頭標定,能描述像素偏移;

(2)多項式系數(shù)模型:捕捉畸變隨徑向變化的非線性,用于語言和超廣角鏡頭;

(3)LUT(查找表)方式:直接復(fù)刻真實標定點映射,將任意復(fù)雜畸變精準還原。

技術(shù)意義:光學還原誤差的減少將會直接提升后續(xù)曝光、噪聲疊加的物理建??尚哦?/strong>,還能從光學角度模擬不同的鏡頭效應(yīng)。

02 CMOS傳感器光電仿真

1、光電轉(zhuǎn)換與噪聲建模

相機 RAW輸出用戶關(guān)注的是兩個關(guān)鍵過程:

(1)Quantum Efficiency(QE):光子轉(zhuǎn)化為電子的效率;

(2)Conversion Gain:每個電子轉(zhuǎn)換成輸出電壓的增益。

輻射曝光到電壓的轉(zhuǎn)換公式可表示為:

photon_energy=(h?c) / λ

其中:

(1)h:普朗克常數(shù);

(2)c:光速m/s;

(3)λ:RGB各通道的波長,以m為單位。

radiant_exposure_to_voltage=(pixel_size2)/ photon_energy x quantum_efficiency x conversion_gain

其中:

(1)radiant_exposure_to_voltage:表示將輻照度(光能量密度)轉(zhuǎn)換為電壓信號的轉(zhuǎn)換因子,單位通常是伏特每單位輻照度;
(2)pixel_size:像素的邊長,單位通常是米(m)。這里用平方表示像素面積,即 pixel_size2pixel_size2,表示單個像素接收光子的有效面積;

(3)photon_energy:單個光子的能量,單位是焦耳(J)。由公式 h?cλλh?c 計算,其中 hh 是普朗克常數(shù),cc 是光速,λλ 是光的波長;

(4)quantum_efficiency:量子效率,表示入射光子被探測器轉(zhuǎn)換為電子的效率,通常是一個小于1的無量綱數(shù)。

(5)conversion_gain:轉(zhuǎn)換增益,表示電子信號轉(zhuǎn)換為電壓信號的增益,單位通常是伏特/電子(V/electron);

同時考慮:

(1)Shot Noise(光子噪聲):自然量子過程下的統(tǒng)計波動;

(2)Read Noise(讀出噪聲):來自電路本身的不確定性;

(3)ADC 量化誤差:由電壓擺幅與位數(shù)決定。

wKgZO2htxtOATjl1AAFHhHdKQKc690.png

8bit CFA Bayer(預(yù)處理)

2、非線性響應(yīng)與增益控制

模擬域增益與數(shù)字域增益、PWL 非線性函數(shù)可讓模型真實復(fù)現(xiàn)CMOS 增益壓縮、飽和與拉伸特性。

價值亮點:算法開發(fā)者不再用“擬真濾鏡”,而是直接在復(fù)刻硬件真實響應(yīng)的“數(shù)據(jù)源”上驗證性能,真實評估弱光、過曝下的魯棒性。

03 LiDAR 建模:高斯射線與物理衰減

1、光束結(jié)構(gòu)與多回波

真實LiDAR發(fā)出的激光是包含能量分布的高斯光束,而非理想“無寬度射線”。通過參數(shù)化:

(1)Beam divergence控制光束發(fā)散角;

(2)Beam sampling density決定光斑內(nèi)采樣次數(shù);

(3)高斯能量分布可模擬光斑中心與邊緣的能量差異;

(4)Secondary Returns模擬光束穿透薄物體或發(fā)生多次反射后的回波情形。

wKgZO2htxt2AMMmbAAB8CgZe_7Y113.png

在發(fā)射角范圍內(nèi)進行指定數(shù)量的采樣

核心優(yōu)勢:這種建模方式,使得仿真器能夠更精確地模擬物體邊緣的探測效果、小目標的漏檢概率,以及由單次發(fā)射脈沖擊中不同距離物體而產(chǎn)生的多重回波。這對于依賴點云密度和回波信息的聚類、分割算法的驗證,具有不可替代的價值。

2、大氣與天氣中的物理衰減

激光在雨霧雪中傳播時會經(jīng)歷:

(1)大氣消光(Extinction):受可見度、Mie 散射、水滴大小和雷雨強度控制;

(2)多模態(tài)散射:粒徑分布影響波長選擇,對 905nm 或 1550nm 波段影響不同;

(3)點云強度、范圍測量誤差:由上述物理機制驅(qū)動,而非隨機丟棄。

核心優(yōu)勢:可輸出“雨天 50mm/h 下探測 80m、反射率 10% 行人的概率為 X%”這類量化結(jié)論,是生成魯棒性驗證報告的關(guān)鍵。

wKgZPGhtxueAYrgkAAC9ZX1ZN8A072.png

(左)雨天 30mm/h 積水覆蓋率90%,(中)雨天 15mm/h 積水覆蓋率45%,(右)雨天 4mm/h 積水覆蓋率25%

04 ASAM OpenMATERIAL 3D新標準

1、精準材料屬性的行業(yè)統(tǒng)一標準

ASAM于2025 年 3 月發(fā)布的OpenMATERIAL 3D,專注定義環(huán)境中物體的真實物理屬性:折射率、粗糙度、BRDF查找表、材質(zhì)密度等。

優(yōu)勢包括:

(1)跨平臺協(xié)同建模:格式通用,支持 ASAM OpenDRIVE、OpenSCENARIO、OSI 等;

(2)適用于感知仿真:雷達、攝像頭、LiDAR 均可引用同一材質(zhì)庫;

(3)動態(tài)結(jié)構(gòu)兼容:支持如車輪等運動部件的層次結(jié)構(gòu)定義。

融合意義:物理建模所依賴的不只是參數(shù),更是材料本身——OpenMATERIAL 3D 從源頭打通了場景物理真實與傳感建模之間的壁壘。

aiSim Archer:對全新OpenMATERIAL 標準 (ASAM OpenMATERIAL?3D)進行了實現(xiàn)。

05 物理建模與標準的行業(yè)協(xié)同

從鏡頭畸變模型、CMOS 噪聲鏈LiDAR 多回波天氣衰減,物理級建模讓仿真的“數(shù)據(jù)表現(xiàn)”不再是肉眼看起來真,而是“行為上真實”。而標準化的材料規(guī)格,如ASAM OpenMATERIAL 3D,更是將它推向行業(yè)共識。

這一切,最終目標都是構(gòu)建一個“可信仿真”的閉環(huán):真實物理參數(shù)驅(qū)動的模型 → 標準化定義的材料屬性 → 支持跨平臺共享與驗證 → 支撐自動駕駛場景真實測試與算法驗證。

而將這些關(guān)鍵模塊實現(xiàn)并集成于仿真平臺中(即aiSim所專注的),才是落地這一周期驗證環(huán)路的技術(shù)核心。

具體的Raw 圖參數(shù)調(diào)教示例、LiDAR 參數(shù)配置樣板或圖示優(yōu)化建議可獲取

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