发布 | AVM虚拟测试解决方案
随着自动驾驶技术的发展，AVM（Around View Monitor，全景环视系统）正逐渐成为提升驾驶体验和安全性的关键技术。
AVM技术通过安装在车身前后左右的4-8个超广角鱼眼摄像头，同时捕捉车辆周围的环境影像，利用先进的算法合成鸟瞰图。AVM能够直观地呈现出车辆周边的情况，为驾驶员提供一个全方位的视角。该技术的应用，极大地增强了驾驶员对车辆周围环境的感知能力，尤其是在停车、倒车或者在狭窄空间中行驶时，能够有效地避开盲区，减少事故的发生。
随着汽车智能化的不断提升，AVM系统正以其逐年攀升的渗透率，成为智能汽车不可或缺的核心组件。然而，随着AVM系统在汽车中的广泛应用，其开发与测试的复杂性也同步增加，对成本和效率提出了前所未有的挑战。企业在开发和测试AVM系统时，往往依赖于实体传感器和专业的标定试验环境。但为了优化成本效益、提高测试效率，同时确保测试场景的全面性，引入虚拟仿真技术显得尤为关键。
虚拟测试方案的优势
摄像头模型支持：使用SCANeR studio的Camera传感器模型，实现摄像头内、外参配置，及原始图像输出，同时结合Unreal渲染引擎，能够处理多种图像风格特征，从而输出更加逼真的图像支持算法的开发与测试。
支持摄像头畸变：AVM应用中，鱼眼摄像头的畸变仿真不可或缺。SCANeR studio支持导入畸变矩阵，能够在虚拟环境复现真实的畸变特征。
快速标定：SCANeR studio内置摄像头标定工具，采用棋盘格标定法生成内参矩阵和畸变系数，确保图像信息的准确性。
灵活扩展性：得益于仿真软件强大的场景构建能力，支持构建各类行车、泊车场景，实现复杂环境仿真（周边设施、天气、光照条件等），对AVM的延伸功能进行应用级别训练和测试。
AVM虚拟标定间的应用
AVM虚拟标定间提供了一个高度仿真的环境，实现了车辆、传感器、标定版的精准布局和调节。在这个环境中，可以模拟摄像头采集到的图像，并实现自动化与算法的连接，以适应不同算法的开发和测试需求。
SCANeR studio仿真软件，支持场景参数的衍生的同时也支持模型参数的快速更换。这种灵活性允许开发者在仿真环境中使用同一模型，更换不同的场景，验证算法的能力；或者使用同一场景，更换不同的模型，匹配最佳参数、最合适的模型。
