자율주행차 관련 인지 시스템 철저히 검증

고도 자율 주행(HAD) 개발은 처음 예상보다 훨씬 더 복잡한 것으로 입증되고 있습니다. 오늘날 인지 시스템은 이제 SAE 4단계에 도달한 상태이며 더 많은 연구 및 개발이 필요합니다. HAD 인지를 성공적으로 개발하려면 인간의 인지 능력을 모방해야 합니다. 즉, 대부분의 조명 및 환경 조건에서 개체를 인식하고 대략적으로 거리를 계산합니다. 가속화된 철저한 테스트 프레임워크가 없다면 매우 복잡하고 시간 소모적인 작업이 될 것입니다.

본 웨비나에서 Simcenter Prescan360이 테스트 케이스, 스마트 샘플링, 클라우드 병렬화 활용 및 여러 결과를 처리하는 새로운 방법을 결합하여 인지 시스템의 문제를 요약하고 진단하는 속도를 높이는 방법을 알아보십시오.

병렬 처리로 인지 평가를 위한 조명을 정확하게 시뮬레이션

시뮬레이션 엔진이 실제 테스트를 대체할 수 있는 현실적이고 사실적인 결과를 생성할 수 없다면 수차례의 시뮬레이션도 충분하지 않을 것입니다. Simcenter Prescan360의 물리 기반 센서 모델 및 재료 광학적 특성 라이브러리는 다년간의 연구, 대규모 실험 측정 캠페인 및 시뮬레이션 성능 개선의 결과입니다.

이러한 모델은 이제 클라우드 또는 클러스터 병렬 시뮬레이션에 사용할 수 있으며 인지 또는 모션 계획 및 추적 머신러닝 기능을 혁신합니다. 또한 자동차 공급업체에 대한 인지 처리 평가와 자율주행차 OEM에 대한 정확도 높은 전체 시스템 검증을 지원합니다.

자율 주행 시스템의 안전성 및 신뢰성 가상 테스트

사람이 주도하는 테스트를 기반으로 한 HAD 검증은 테스트할 무수한 시나리오 앞에서 한계에 도달하고 있습니다. Simcenter Prescan360은 시나리오 공간을 하나도 놓치지 않고 반복적인 '시뮬레이션 및 검토' 루프보다 신속하게 시나리오 테스트를 지시하는 새로운 자동화 방법을 지원합니다.

본 웨비나에서 정확도 높은 감지 기능으로 대규모 테스트 범위를 처리해 인지 개발을 가속하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.