該系統實現3-D激光雷達點雲和攝像頭圖像的自動校準,而且用戶可以選擇所需的遊戲場景,並指定和改變遊戲場景的8個維度:汽車模型,位置,方向,數量,背景,顏色,天氣和時間。前5個維度同時影響激光雷達點雲和遊戲圖像,而後3個維度僅影響遊戲圖像。
介紹一篇基於機器學習模擬雷達的論文工作。由於多徑反射,干涉,反射表面,離散單元和衰減等影響,雷達建模不簡單。詳細基於物理原理的雷達模擬是有的,但對實際場景而言計算量難以承受。
一種構建概率隨機汽車雷達模型的方法基於深度學習和GAN,產生的模型體現了基本的雷達效應,同時保持實時計算的速度。採用深度神經網路作為雷達模型,從數據中學習端到端的條件概率分佈。網路的輸入是空間柵格和對象列表,輸出是讀取的感測器數據。