Vier wichtige Schritte zur Einrichtung eines intelligenten und effizienten ADAS-Testworkflows

Fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (ADAS) wie Abstandsregeltempomat oder Autobahnpiloten gehören in Neufahrzeugen zur Serienausstattung. Um die Sicherheit der Fahrer zu erhöhen, entwickeln und validieren Automobilhersteller weltweit solche Systeme für Fahrzeuge der nächsten Generation als Wettbewerbsvorteil.

Die Aufgabe eines ADAS-Entwicklungsingenieurs ist es, auf sichere und komfortable Steuerungssysteme hinzuarbeiten. Eine entscheidende Herausforderung, die sie bewältigen müssen, ist der Zugang zu Daten, die erforderlich sind, um das gesamte System zu validieren. Alleine die Anzahl der Szenarien, die die Zuverlässigkeit des Systems erhöhen, erfordert umfangreiche ADAS-Tests und Datenerfassungskampagnen. Allerdings sind nicht alle Daten nützlich, die meisten von ihnen sind redundant, so dass es zu einer echten Herausforderung wird, diese Ausnahmen zu finden.

Nehmen Sie an diesem Webinar teil und erfahren Sie mehr über die Strategie hinter intelligenten ADAS-Tests. Entdecken Sie die ADAS-Datenerfassungstools, die es Ihrem Team ermöglichen, die Masse an Daten zu erfassen und zu indizieren, die erforderlich ist, um ihr ADAS auf effiziente Weise zuverlässig zu validieren.

Die Datenpipeline für ADAS und autonome Fahrzeuge: Inhalte

Dieses Webinar behandelt ein praktisches ADAS-Lernprogramm zur datengesteuerten ADAS-Entwicklung. Wir werden Sie durch den ADAS-Testprozess führen, angefangen bei der Erfassung von fahrzeuginternen Daten bis hin zur Verwendung für die Algorithmenentwicklung. Dieser veranschaulicht, wie die Simcenter Scaptor-Lösung Ihr Unternehmen dabei unterstützen kann, neue ADAS-Funktionen effizient zu entwickeln und zuverlässig zu validieren.

Sie erfahren mehr über folgende Punkte:

• Effizientes Einsetzen eines Datenerfassungs-Setups bei einem Fahrzeugprototypen, um Daten von hochmodernen Sensoren wie Kameras, Radaren, Lidars usw. genau zu erfassen
• Automatisches Einspeisen großer Mengen gesammelter Daten bei gleichzeitiger Maximierung der Verfügbarkeit des Testfahrzeugs und des ADAS-Datenrekorders
• Entwirren großer Datenmengen, die während des Entwicklungszyklus eines neuen Fahrzeugs anfallen, um die wertvollen Ausnahmen zu extrahieren
• Entwicklung und Validierung effizienter Regelungsalgorithmen mit einem Software-Framework mit geringer Latenz