Globale Automobilhersteller und Technologielieferanten bauen auf dSPACE, um die Idee des autonomen Fahrens umzusetzen. Wir bieten die erforderlichen Simulations- und Validierungslösungen, einschließlich SIL, HIL, Prototyping, Datenaufzeichnung, Datenwiedergabe, Datenanreicherung, Sensorrealismus, szenariobasiertem Testen, Szenariogenerierung sowie Daten- und Testmanagement. Unser Portfolio umfasst Lösungen für den Einsatz auf dem PC, auf einem HIL-Simulator oder in der Cloud – bei Bedarf bieten wir auch Beratungsleistungen an.
Damit Sie die Idee vom autonomen Fahren auf die Straße bringen können, bietet dSPACE umfassende Lösungen und Dienstleistungen für die datengetriebene Entwicklung und Validierung. Dies gewährleistet eine durchgängige, effiziente Datenverarbeitung in allen Entwicklungsphasen, von der Datenaufzeichnung bis hin zu Freigabetests.
Die Wirkkette des autonomen Fahrens besteht im Allgemeinen aus unterschiedlichen Verarbeitungsstufen. Vorab müssen die Rohdaten des Sensors vorverarbeitet werden (Perzeption). Ziel dabei ist, Eigenschaften, statische und dynamische Objekte sowie Bereiche in der Fahrzeugumgebung auf Basis einzelner Bilder oder von Reflexionspunkten zu erkennen. Anschließend werden die Ergebnisse zusammengeführt und zu einem konsistenten Umgebungsmodell zusammengefasst (Datenfusion). Dafür ist die Zeitsynchronisierung und -korrelation der Sensordaten entscheidend. Zudem ist es notwendig, den genauen Standort und die Fahrspurposition des Fahrzeugs anhand einer hochauflösenden Karte zu kennen (Lokalisierung).
Basierend auf dem Umgebungsmodell werden die Situation um das Fahrzeug herum analysiert, potentielle Fahrtrajektorien geplant, die Entscheidung für das jeweilige Manöver getroffen und die Längs- und Quersteuerung ausgeführt.
Eine detaillierte und umfassende Simulation der realen Welt ist die Basis für eine erfolgreiche Absicherung. Sowohl der Einsatz geeigneter Sensormodelle als auch die Integration realer Sensoren mit der Testumgebung spielen eine entscheidende Rolle. Sensormodelle gibt es sowohl in technologieunabhängigen Varianten, die Objektlisten direkt aus den Informationen generieren, die das Umgebungsmodell liefert, als auch in phänomenologischer oder physikalischer Form. Diese Modelle werden üblicherweise auf leistungsstarken GPUs gerechnet und speisen die Rohdaten in die angeschlossenen realen Sensoren wie Kamera und Radar ein. Es gibt unterschiedliche Integrationsoptionen für die Sensoren, je nach Art der Daten und der zu stimulierenden Schicht. Diese Optionen können bis zur direkten Stimulation des Sensor-Front-ends reichen, entweder over-the-air (zum Beispiel mit Radar) oder über HF-Kabel mit GNSS (Globales Navigationssatellitensystem) oder V2X (Vehicle-to-X)-Signale. Die realen Sensoren in der Testumgebung sind oftmals unverzichtbar, da die Signalvorverarbeitung, die Sensordatenfusion und das Erstellen des Umgebungsmodells im Sensorsteuergerät großen Einfluss auf die Wirkkette haben.
Komplettlösung, unterstützt durch künstliche Intelligenz, für die datengetriebene Entwicklung autonomer Fahrzeuge, von der Datenerfassung und -anreicherung bis zur Generierung von realitätsnahen Szenarien für umfangreiche Simulationen.
Rapid PrototypingEntwickeln von Perzeptions-, Fusions- und Anwendungsalgorithmen mit dSPACE Prototyping-Systemen und RTMaps
MIL/SIL-SimulationTesten von Funktionen für automatisiertes Fahren mit Hilfe von Model (MIL)- oder Software-in-the-Loop (SIL)-Simulation auf Standard-PCs oder PC-Clustern
HIL-SimulationTesten von Systemen für automatisiertes Fahren und vollständigen Wirkketten im Labor
WerkzeugüberblickDurchdachte Werkzeugkette mit Werkzeugen, die in allen Entwicklungsschritten reibungslos zusammenarbeiten
VideosEine Auswahl an dSPACE Videos zu Fahrerassistenzsystemen und autonomem Fahren
dSPACE ConsultingdSPACE Consulting unterstützt Sie mit Beratungsprojekten bei der Definition von Prozessen und deren Optimierung in allen Phasen der Steuergeräteentwicklung, unabhängig davon, ob dSPACE Werkzeuge eingesetzt werden.
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