センサーの天候の影響の測定
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天候パフォーマンス
環境条件の影響を定量化する
認識センサーは、雨、雪、霧など、あらゆる悪環境条件にさらされます。特にカメラやライダーなどの光学センサーでは、信号伝播への影響が距離の劣化や誤検知につながります。これらの影響は測定・検証が必要です。
現実世界の気象測定
当社の気象テストベンチには、視程、明るさ、降水量と降水速度、気温、風速と風向などの環境パラメータを測定する高精度リファレンスセンサーが搭載されています。年間を通して様々な実環境下で測定を実施しています。テストベンチには、複数のカメラ、ライダー、レーダーセンサーを搭載可能です。
校正済み参照ターゲット
センサーの視野内には、校正済みの反射率が異なる様々な固定ターゲットが設置されています。さらに、一般的な道路標識もターゲットエリアに設置されています。キャンペーンに合わせてカスタムターゲットを追加設置することも可能です。センサーデータに含まれる気象の影響を分析し、シミュレーションで考慮します。
完全に自動化された録音
測定は完全に自動化されています。気象条件の閾値が規定値を超えると、ステーションは自動的に知覚センサーのデータと基準センサーのデータを記録し始めます。ビデオは、霧の測定の様子を示しています。
稀な症状の測定
気象試験ベンチは、気象室では再現できない現象を含む、現実世界の気象条件を測定します。雪だけでなく、動画でご覧いただける雹嵐も含まれます。フィールドテストで偶然雹に遭遇することはあるかもしれませんが、正確な参照データと再現可能なターゲット設定は得られません。これは、当社の気象試験ベンチでのみ可能です。
データ集約によるパフォーマンス曲線
1回の測定キャンペーンでは、数ヶ月にわたり、気象条件ごとに数百件の測定データが集約されます。すべての測定データに基づき、各気象条件における各センサーの性能曲線が導出されます。この曲線は、ターゲット検出と大気中の誤検知点の検出に重点を置いています。カメラ画像は、コントラスト、ターゲットの強度、分散、SNRの観点から分析されます。
