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Python APIとAUTOSAR Adaptiveを使用したラピッドプロトタイピング

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自動車業界は、コスト削減と迅速なイノベーションという相反する圧力とともに、数々の変化を経験しています。それと同時に、これまでとはまったく異なる技術によって新しい領域にも進出しています。AUTOSAR Classic Platformは、従来のECUで広く使われ、実績のあるプラットフォームです。計算能力の拡大にともなってより多くのデータを処理する必要性が生まれたことから、AUTOSAR Adaptive Platformの重要性が増しています。ADASなどに関連する新しい機能は複雑で、今までとは違うスキルセットを持った新しいタイプのエンジニアが求められています。従来の自動車エンジニアリングと組み合わせた場合、概念実証試験を素早く準備し、開発の方向性を確認することが必要になります。シーメンスのエンジニアリングチームが開発したPythonのバインドは、このような新機能のラピッドプロトタイピングを可能にします。AUTOSAR Adaptive PlatformのECUで実行され、概念の実証後は、本格的な製品用ソフトウェア開発へとスムーズに移行できます。このプレゼンテーションでは、このアプローチを実践した事例をいくつか紹介します。

学べる内容:

  • AUTOSAR Adaptive PlatformでPythonバインドを使用するメリット
  • バインドによって、ラピッドプロトタイピングとその後の製品開発が可能になるプロセス
  • サンプル機能を実装した例

このウェビナーの対象者:

  • リサーチエンジニア
  • AUTOSAR開発者
  • システムアーキテクト
  • エンジニアリング部門の管理職