On-Demand-Webinar

Machen Sie Ihre ADAS- und AV-Daten nutzbar

Zuverlässige Aufzeichnung und sinnvolle Nutzung der Daten aus dem automatisierten Fahren

Geschätzte Wiedergabezeit 36 Minuten

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Ein autonomes Fahrzeug, das eine fahrzeuginterne Hochgeschwindigkeits-Erfassung verwendet, um reale, unkomprimierte Sensordaten des automatisierten Fahrens zu erfassen.

Um die Entwicklung von Multisensor-Systemen für autonomes Fahren und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) zu beschleunigen, nutzen Hersteller autonomer Fahrzeuge die intelligente Aufzeichnung als Teil eines geschlossenen Entwicklungsprozesses. Die Erfassung, Speicherung, Anonymisierung, Analyse und Wiedergabe von Terabytes roher Sensordaten und Daten der fahrzeuginternen elektronischen Steuergeräte ist zentral für die Gewährleistung eines sicheren, komfortablen und effizienten Fahrzeugbetriebs. Siemens behandelt in diesem Webinar die praktischen und technischen Herausforderungen bei der Verwaltung und Erfassung enormer Mengen von ADAS-/AV-Daten mit Simcenter SCAPTOR. Jetzt ansehen.

Nutzung einer intelligenten Aufzeichnung zur Steigerung der Effizienz und Reduzierung menschlicher Fehler

Automobilhersteller weltweit entwickeln und validieren ADAS- und AV-Systeme, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Zu den Herausforderungen bei der Entwicklung zählen der Zugriff auf die für die Validierung benötigten Daten, nicht verbundene interne Mitarbeiter und eine effektive Synchronisierung. Simcenter bietet eine praktische Lösung, um eine große Menge an Daten umzuwandeln, damit sie sich sinnvoll für einen effizienten Prozess in vier Schritten nutzen lassen:

  1. Intelligente Aufzeichnung der Daten
  2. Einspeisen der Rohdaten in einen Server oder die Cloud, um Fehler durch zu viel menschliche Interaktion zu vermeiden
  3. Effiziente Nutzbarmachung von Rohdaten
  4. Datenanreicherung zur Nutzung im Verifizierungs- und Validierungsprozess

Management einer enormen Menge von ADAS-/AV-Daten aus mehreren Datenströmen

Unsere intelligente Lösung für die Aufzeichnung erfasst reale, unkomprimierte ADAS-/AV-Sensordaten über eine fahrzeuginterne Hochgeschwindigkeitserfassung. Sie bietet auch die Software, um die passenden Daten für jedes Szenario abzurufen, zu suchen und zu analysieren. Zu den Möglichkeiten, wie die intelligente Aufzeichnung dazu beitragen kann, die Datenmenge zu reduzieren oder interessante Daten schneller aufzufinden, zählt das Anstoßen von Aufzeichnungen und Setzen von Markierungen. Durch modernste Anonymisierung, die Gesichtsausdrücke noch zurückhält, können Unternehmen sicherstellen, dass die Daten rechtliche Auflagen und Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einhalten.

Simcenter SCAPTOR für die flexible und hochpräzise Datenerfassung

SCAPTOR ist einer der robustesten und kompaktesten Datenrekorder, die heutzutage verfügbar sind, und verfügt über eine umfangreiche fahrzeuginterne Verarbeitungsleistung (bis zu vier GPUs). Er wurde vollständig für die fahrzeuginterne Nutzung konzipiert und verfügt über eine direkte Verbindung mit den Fahrzeugbatterien und die Möglichkeit einer unterbrechungsfreien Stromversorgung. Dies ermöglicht die kontinuierliche Aufzeichnung, die automatisch starten kann oder bei der durch kleine Auslöser der Beginn oder das Ende über eine vollständig programmierbare Auslösung festlegt wird.

Vorstellung der Referenten

Siemens Digital Industries Software

Robin Neujens

Technical Product Manager

Robin Neujens ist für die Simcenter SCAPTOR-Lösungen für die Datenerfassung und das Datenmanagement von ADAS/AV verantwortlich. Nach seinem Abschluss an der KU Leuven (Group T) mit einem Masterstudium in Applied Mechanical Engineering begann er bei Siemens in Leuven, wo er sich während seiner gesamten Karriere auf die Datenerfassung und -verarbeitung für die Fahrzeugentwicklung spezialisiert hat. Vor seiner derzeitigen Position hat er technischen Support für mehrere Großkunden bei NVH-Tests bereitgestellt. Heute sorgt er dafür, dass die SCAPTOR-Produktentwicklung auf die zukünftigen Bedürfnisse und Erwartungen der Branche abgestimmt ist.

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