Die besten Konstruktionspraktiken für die virtuelle Validierung von Algorithmen autonomer Fahrzeuge

Eine der größten Herausforderungen von ADAS und der Entwicklung autonomer Fahrzeuge ist die Validierung der Wahrnehmung, Planung sowie Kontrollmethoden- und Algorithmen. Die Wahrnehmung der Umgebung und der Fahrsituation wird unter Verwendung verschiedener Sensoren und Kamerabilder ausgeführt, die in einer angemessenen Weise zusammengefügt werden. Das Training der Deep Learning Netzwerke basiert auf Daten von Testfahrern. Es muss eine Vielzahl von Verkehrssituationen in Betracht gezogen werden, um genügend Reichweite zu gewährleisten. Diese Szenarien werden auch für die Validierung der Sicherheit der Kontrollalgorithmen eingesetzt.

Virtuelle Validierung und Tests werden eingesetzt, um diese Anforderungen in einem angemessenen Zeitrahmen zu erreichen. Erstellen eines virtuellen Frameworks, einschließlich der Darstellung der Sensoren und der Verkehrsumgebung sowie realistischen Fahrzeugdynamiken, die oft benötigt werden.

In diesem Webinar zeigen unsere Experten die verschiedenen Schritte, vom „Abtasten“ der Umgebung bis zur Definition und dem Rückverfolgen einer geeigneten Fahrzeugbewegung. Dies beinhaltet:

• Virtuelle Szenarien, um die Reichweite zu vergrößern und die Sicherheitsprüfung zu verbessern
• Die wichtigsten Anforderungen des virtuellen Test-Frameworks
• Das Erzielen eines sinnvollen Gleichgewichts zwischen allen Attributen, einschließlich Komfort, Performance, Kraftstoffverbrauch usw.