自动驾驶感知系统鲁棒性增强及验证平台

##实施数据## - 测试数据展示

1. 外部数据

外部数据源 数据类型 数据集大小 连接状态 上次同步时间 同步频率 同步错误信息
KITTI 图像和标注 200GB 成功 2024-01-01 10:00:00 每天 无

2. 采集数据

车辆ID 传感器类型 数据格式 数据大小 采集时间 数据传输状态 数据错误信息
Vehicle_001 摄像头 JPEG 1MB 2024-01-01 11:00:00 成功 无

3. 业务数据

GAN模型版本 生成时间 场景类型 风险等级 KL散度 FID mAP 召回率 平均评分 评价数量
v2.0 2024-01-01 12:00:00 暴雨 High 0.05 25.0 0.75 0.8 4.5 100

功能点入口

仿真环境搭建 硬件在环（HIL）测试 不同天气/光照条件模拟 车辆动态模型引入

##实施数据## - 应用场景

1. 仿真环境搭建

构建高逼真的仿真环境，模拟各种Corner Case场景和驾驶行为，用于测试感知系统的性能。

2. 硬件在环（HIL）测试

将感知系统连接到真实的车辆硬件，进行更真实的测试，验证系统在实际车辆上的表现。

3. 不同天气/光照条件模拟

模拟不同天气条件（雨、雪、雾）和光照条件（白天、夜晚、弱光），测试感知系统在恶劣环境下的鲁棒性。

4. 车辆动态模型引入

引入车辆动态模型，模拟更真实的车辆运动轨迹，测试感知系统在复杂运动场景下的准确性。