스마트하고 효율적인 ADAS 테스트 워크플로를 수립하는 4가지 주요 단계

적응형 크루즈 컨트롤 또는 하이웨이 파일럿과 같은 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)는 새로운 차량의 표준 기능이 되고 있습니다. 운전자의 안전성을 높이고자 하는 전 세계 자동차 제조업체는 경쟁 우위를 확보하기 위해 차세대 차량을 위한 해당 시스템을 개발 및 검증하고 있습니다.

ADAS 개발 엔지니어의 임무는 안전하고 편안한 제어 시스템을 개발하는 데 집중하는 것입니다. 그들이 해결해야 할 중요한 과제는 전체 시스템을 검증하는 데 필요한 데이터에 액세스하는 것입니다. 시스템의 신뢰성을 높이는 수많은 시나리오에는 광범위한 ADAS 테스트 및 데이터 수집 캠페인이 필요합니다. 그러나 모든 데이터가 유용한 것은 아니며, 대부분은 중복되므로 이러한 코너 케이스를 찾기란 매우 어렵습니다.

본 웨비나에서 스마트 ADAS 테스트 전략에 대해 알아보십시오. 팀이 매우 효율적인 방법으로 ADAS의 신뢰할 수 있는 검증에 필요한 데이터 정글을 수집하고 색인화하는 ADAS 데이터 수집 도구를 살펴보십시오.

ADAS 및 자율주행차의 데이터 파이프라인: 주요 내용

이 웨비나는 데이터 기반 ADAS 개발에 대한 실용적인 ADAS 자습서를 다룹니다. 차량 내 데이터 수집부터 알고리즘 개발을 위한 사용 방법까지 ADAS 테스트 프로세스를 살펴봅니다. 그리고 Simcenter Scaptor 솔루션이 조직에서 새로운 ADAS 기능을 효율적으로 개발하고 안정적으로 검증하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

주요 내용

• 카메라, 레이더, 라이더 등과 같은 최첨단 인식 센서에서 데이터를 정확하게 수집하기 위해 프로토타입 차량에 데이터 수집 설정을 효율적으로 배포하는 방법
• 테스트 차량 및 ADAS 데이터 기록 장치의 가용성을 극대화하면서 수집된 대량의 데이터를 자동으로 수집하는 방법
• 신차 개발 주기 동안 수집된 대량의 데이터를 분석하여 유용한 코너 케이스를 추출하는 방법
• 지연 시간이 짧은 소프트웨어 프레임워크를 사용하여 효율적인 제어 알고리즘을 개발하고 검증하는 방법