Wahrnehmungs-Systeme realistisch trainieren, testing und validieren

Mit validierten Sensormodellen und prozeduralen Pipelines für die Erstellung synthetischer 3D-Welten ermöglicht Spectral präzise Sensorsimulationen für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge.

Prozedurale Generierung umfangreicher, synthetischer Daten für beliebige Zielgebiete
Einfache Randomisierung und Variation von Umgebungsbedingungen (z. B. Wetter, Beleuchtung und Straßenoberfläche)
Deterministische Simulation mit präziser und wiederholbarer Steuerung von Objekten
Reichhaltige Ground-Truth-Kennzeichnungen, Beschriftungen, und Metriken
Vielfältige Beschriftungstypen wie 2D-Begrenzungsrechtecke, Quader, semantische Attribute und mehr
Große Bibliothek mit validierten Sensormodellen (z.B. Lidar, Radar und Kamera)

Umfassende Tests für Grenzfälle und seltene Ereignisse

Erstellen Sie Szenarien, die auf der Straße nicht getestet werden können oder gefährlich sind. Variieren und randomisieren Sie Umgebungsparameter wie Wetter und Beleuchtung für umfassende Tests.

Kosten für Datenerfassung und -kennzeichnung reduzieren

Unsere bereits beschrifteten synthetischen Datensätze sind wesentlich kostengünstiger als auf Fahrten gesammelte und manuell beschriftete Daten. Synthetische Daten eignen sich für eine Vielzahl von Anwendungen wenn eine kurze Bearbeitungsdauer entscheidend ist.

Wahrnehmungsleistung verbessern

Verwenden Sie kostengünstige synthetische Daten für Bereiche, in denen die Erhebung realer Daten schwierig ist. Verbessern Sie somit die Abdeckung von Long-Tail-Situationen.

Benutzerdefinierte Sensormodelle aktivieren

Konfigurieren Sie Sensoren auf einfache Weise und aktivieren Sie benutzerdefinierte Sensormodelle, bevor Hardware verfügbar ist. Unsere Sensormodelle sind physikbasiert und modellieren alle externen radiometrischen und internen Signalverarbeitungsprozesse und Algorithmen.