Video: Over-the-Air Testing – Wie Sie reale Signale emulieren
Umweltsensoren spielen eine entscheidende Rolle für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge. Finale Hardware, zum Beispiel ein Radarsensor, muss immer noch einzeln validiert werden. Die Frage lautet: Wie simuliert man ein reales Radarsignal in einer Laborumgebung?
Sensoren spielen in autonomen Fahrzeugen eine enorm wichtige Rolle und sie liefern immer größer werdende Datenströme. dSPACE stellt mit der AUTERA Produktfamilie jetzt eine Systemlösung bereit, die Sensorrohdaten von beispielsweise Lidar-, Radar- und Kamerasensoren ebenso wie von automotiven
Bussen und Netzwerken mit sehr hoher Bandbreite einlesen, verarbeiten und aufzeichnen kann.
Im Juli hat dSPACE understand.ai erworben. Das Start-up ist Technologieführer im Bereich KI mit Fokus auf die automatisierte Datenanalyse, Datenannotation und Extraktion von Simulationsszenarien für autonome Fahrzeuge. Im Interview erklären die beiden UAI-Gründer Marc Mengler und Phillip Kessler den Mehrwert der Kooperation und beschreiben, wie Kundenprojekte typischerweise ablaufen.
5G bietet großes Potenzial für eine Vielzahl völlig neuer Anwendungen für vernetztes und kooperatives automatisiertes Fahren. Erfahren Sie in unserem Video, wie die Integration der Anritsu Radio Communication Test Station für LTE und 5G mit dem dSPACE SCALEXIO HIL-System die frühe Entwicklung und End-to-End-Validierung von Spitzenanwendungen möglich macht.
Wir als Ingenieure analysieren die Signale unserer Anwendungen meist über die Größe Zeit. Es gibt jedoch Situationen, in denen die Verwendung der Zeit ungeeignet ist, zum Beispiel bei dem Versuch, einen Signalmix zu analysieren. An der Stelle kommen die Frequenz und eine als FFT bekannte Methode ins Spiel. Erfahren Sie, wie Sie dieser Herausforderung mit ControlDesk begegnen können.
Video: Wie kann die Sensorsimulation helfen, autonome Fahrzeuge sicherer zu machen?
Die korrekte Verarbeitung von Sensorsignalen ist für die Sicherheit von autonomen Fahrzeuge entscheidend. In unserem Spotlight-Video erfahren Sie, wie die Simulation von Sensormodellen und ihrer physikalischer Eigenschaften zur Validierung der gesamten Verarbeitungskette beitragen kann.
Wie macht man sicherheitskritische Systeme in Zeiten des selbstfahrenden Autos „sicher“?
Die Einführung anspruchsvoller Technologien für autonome Fahrzeuge, Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und die Elektrifizierung beschleunigen die Einführung neuer Software. Da die Mobilitätsindustrie in die Cloud-basierte Ära der Software-Entwicklung eintritt, bleibt eine Schlüsselfrage offen: Wie kann man sicherstellen, dass sicherheitskritische Systeme sicher bleiben?
Informieren Sie sich über unser neues SCALEXIO I/O-Board für dynamische Regelanwendungen in den Bereichen elektrische Antriebe und Leistungselektronik.
