RTMaps – Real-time Multisensor Applications

Entwicklungs- und Validierungsumgebung für Multisensoranwendungen (ADAS/AD, Robotik etc.)

RTMaps von Intempora ist eine komponentenbasierte Software-Entwicklungs- und Laufzeitumgebung, mit der Anwender Daten von unterschiedlichen Sensoren und Fahrzeugbussen erfassen, zeitstempeln, synchronisieren und wiedergeben können.

  • Synchronizing Sensor Data

    KATECH ist ein Forschungsinstitut, das an Spitzentechnologien zu hochaktuellen Themen arbeitet. Um an die Grenzen gehen zu können, braucht KATECH moderne und flexible Werkzeuge. Im Bereich der intelligenten und umweltfreundlichen Fahrzeugtechnologien hat KATECH beschlossen, RTMaps (Real-time Multisensor Applications) als vielseitige Entwicklungsumgebung einzusetzen, um die Projektfortschritte zu beschleunigen.

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  • Parkhilfe für Schiffe

    SmartKai ist ein digitales Assistenzsystem, das Schäden, die durch das Manövrieren im engen Hafenbecken entstehen, der Vergangenheit angehören lassen soll. Die im Hafen installierten Lidar-Sensoren erfassen die Positionsdaten der einzelnen Schiffe, die dann mit Hilfe der RTMaps-Software für die Anzeige durch die Schiffsbesatzung aufbereitet werden.

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  • Visionäre Lastwagen

    Die Shaanxi Automobile Group Co., Ltd. rüstet ihre Fahrzeugflotte mit Kameras, Radaren und einem fortschrittlichen Notbremssystem aus, um ihren Kunden ein Höchstmaß an Sicherheit zu bieten. Um die Software effizienter zu entwickeln, verlässt sich das Unternehmen auf RTMaps.

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  • RTMaps für die Entwicklung von Funktionen für einen autonom fahrenden Shuttlebus

    NAVYA setzt auf die Multisensorentwicklungsumgebung RTMaps von Intempora, um die komplexen Funktionen für das autonome Fahren des NAVYA ARMA zu entwickeln. Der NAVYA ARMA gilt als das weltweit erste autonome Serienfahrzeug für den Regelverkehr.

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  • RTMaps-Forum

    Sie haben eine neue Idee und suchen nach Unterstützung? Im RTMaps-Forum können Sie Ihre Fragen stellen und Antworten von RTMaps-Anwendern aus aller Welt bekommen. Seien Sie Teil der Community!

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  • Wo bin ich? – Umfelderkennung mit Hilfe von SLAM-Algorithmen

    Um die Vision vom autonomen Fahren Realität werden zu lassen, muss unter anderem auch die Fahrzeugposition innerhalb der Umgebung jederzeit bekannt sein. Das gilt auch dann, wenn weder detaillierte Karten noch exakte Satellitennavigation verfügbar sind. In solchen Fällen bieten SLAM-Algorithmen eine elegante Lösung.

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  • dSPACE Blog: RTMaps zur Datenerfassung

    Die Datenerfassung ist einer der wichtigsten Schritte in der datengetriebenen Entwicklung im ADAS/AD-Bereich. Zunächst müssen Daten für das Training und dann Daten für die Validierung und den Test gesammelt werden.

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  • Verstärkung für das AD-Portfolio

    Im Juli 2020 übernahm dSPACE Intempora, einen Pionier auf dem Gebiet der Echtzeit-Entwicklungssoftware. Zwischen den beiden Unternehmen bestand bereits eine langjährige strategische Partnerschaft. Durch die Übernahme bietet dSPACE nun eine einzigartige und zuverlässige End-to-End-Lösung sowie optimierte Unterstützung für innovative Entwicklungsprojekte. Im Interview erläutert Nicolas du Lac, CEO von Intempora, die Vita des Unternehmens und wie diese neue, enge Zusammenarbeit einen einzigartigen Mehrwert darstellt.

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  • Multisensorherausforderungen meistern

    dSPACE und Intempora haben eine Kooperationsvereinbarung unterzeichnet, die zum Ziel hat, eine komplette Werkzeugkette für die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und Funktionen für hochautomatisiertes Fahren bereitzustellen. dSPACE wird exklusiv den globalen Vertrieb von RTMaps von Intempora übernehmen – einer innovativen und leistungsfähigen Software-Umgebung für Multisensoranwendungen.

    Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick über RTMaps und seine nahtlose Integration in die dSPACE Werkzeugkette.

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  • RTMaps-Schulung

    Die Schulung richtet sich an Ingenieure, die sich mit dem Prototyping von Multisensoranwendungen beschäftigen. Sie werden lernen, wie Sie in RTMaps Sensordaten erfassen, verarbeiten, synchron aufzeichnen und wiedergeben. Im Fortgeschrittenenkurs werden Sie praktische Erfahrung darin sammeln, Algorithmen mit Hilfe von Python, C++ oder Simulink ® zu integrieren. Dabei lernen Sie, wie Sie RTMaps in Kombination mit der dSPACE Werkzeugkette einsetzen. Außerdem werden Sie erfahren, wie Sie Anwendungen auf eingebetteten Plattformen entwickeln und ausführen.

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Anwendungsbereiche

Multisensoranwendungen spielen eine entscheidende Rolle für viele Bereiche, darunter Fahrerassistenzsysteme, autonomes Fahren, multimodale Mensch-Maschine-Schnittstellen, Robotik sowie Luft- und Raumfahrt.

Die Entwicklung dieser Anwendungen im Labor oder im Fahrzeug erfordert nicht nur das Erfassen, Synchronisieren und Verarbeiten der Daten von mehreren Sensoren wie Kameras, Lidar, Radar und GNSS-Receivern in Echtzeit, sondern auch die Anbindung an Kommunikationsnetzwerke und -busse wie Ethernet (SOME/IP, DDS), CAN/CAN FD, FlexRay oder LIN. In der Test- und Entwicklungsphase ist es zudem wichtig, zeitkorrelierte Daten aufzeichnen, visualisieren und wiedergeben zu können. RTMaps (Real-Time Multisensor Applications) von Intempora (www.intempora.com) ist speziell für diese Anwendungsfälle ausgelegt. Das Werkzeug bietet eine modulare Entwicklungs- und Laufzeitumgebung für x86- und ARM-basierte Plattformen und unterstützt Microsoft-Windows ® - und Linux-Betriebssysteme.

Vorteile

Mit RTMaps werden die Daten asynchron erfasst und jede Datenabtastung wird zusammen mit ihrem Zeitstempel festgehalten. So ist sichergestellt, dass alle Daten zeitkorreliert sind. Durch die einzigartige Leistungsfähigkeit von RTMaps auf Mehrkern-CPUs ist der Anwender in der Lage, die Rechenarchitektur bestmöglich zu nutzen und intuitiv Anwendungen zu erstellen, die mehrere Datenströme mit hoher Bandbreite einschließlich Echtzeitverarbeitung und Datenfusion handhaben können. Sensordaten lassen sich aufzeichnen und synchron wiedergeben, um offline und unter reproduzierbaren Bedingungen schneller als in Echtzeit zu entwickeln und zu testen.

RTMaps bietet umfassende Komponentenbibliotheken für automotive Sensoren, Busse und Perzeptionsalgorithmen und unterstützt jede Art und Anzahl von Sensoren und Aktoren. Algorithmen lassen sich unkompliziert mit Blockdiagrammen oder durch Integrieren von eigenem Code mit Hilfe von Software-Entwicklungspaketen für C++ und Python entwickeln. Es ist sogar möglich, Daten auf verteilten Plattformen zu verarbeiten und dabei die zeitliche Kohärenz und die Synchronisierung heterogener Datenströme beizubehalten.

Integration in die dSPACE Werkzeugkette

RTMaps ist nahtlos in die dSPACE Werkzeugkette integriert. Dafür bietet dSPACE ein Schnittstellenblockset, das speziell für die PC-basierte Simulationsplattform dSPACE VEOS und für dSPACE Echtzeitsysteme ausgelegt ist, um Daten latenzarm auszutauschen und Taktgeber mit RTMaps zu synchronisieren. Zudem lässt sich dSPACE ControlDesk® mit RTMaps über ASAM XIL API verbinden. Dadurch kann der Anwender die in RTMaps implementierten und verarbeiteten Komponenten überwachen und parametrieren.

Functionality Description
General
  • Developing, testing, validating and benchmarking processing and data fusion algorithms
  • 2-D & 3-D visualization
  • Data time-stamping, latency measurement, downstream resynchronization
  • Data logging and faster-than-real-time data playback for offline development and validation
  • Graphical programming by means of block diagrams and easy integration of C++, Python and Simulink code
  • Optimized, multithread run-time engine and dedicated real-time capabilities
  • Data processing and data synchronization on multiple distributed platforms
  • RTMaps Studio with large module libraries for graphical development
  • RTMaps Remote Studio (an additional RTMaps Remote Studio license is required) to directly develop applications on embedded platforms using a PC
  • RTMaps Runtime Engine for embedded deployment and customized HMIs
  • Record and play back measurement data in different file formats (ADTF DAT, MDF4, etc.)
Supported sensors, communication buses and protocols
  • Cameras (GigE Vision, USB 2.0, USB 3.0, FireWire, analog, Camera Link, HDR, ... from Point Grey, IDS, Basler, AVT, NIT, etc.)
  • Stereo-vision heads
  • Lidars (IBEO, Velodyne, SICK, Hokuyo, Quanergy, Ouster, etc.)
  • Radars (Delphi, Autocruise, Continental, ...)
  • Time-of-flight sensors (LeddarTech)
  • CAN/CAN FD, LIN (Peak, Kvaser, Vector Informatik, .dbc file decoder)
  • FlexRay (Star Cooperation, .ARXML file decode)
  • DDS (RTI Connext, Vortex OpenSplice)
  • GPS, IMUs (SBG Systems, OxTS, Xsens, VectorNav, IXSEA, Phidgets, ...)
  • Communication (TCP & UDP, Some/IP, ASAM XIL API, etc.)
  • Analog/digital I/O (Data Translation, Phidgets, Audio, ...)
  • Eye trackers (Pertech, faceLAB, SmartEye, SMI, The Eye Tribe, ...) and biometrics (BIOPAC, Becker Meditec, ...)
  • Motion capturing (Kinect, Xtion, Vicon, ...)
  • The complete list of available components is provided under: https://intempora.com/products/rtmaps/supported-technologies/
    Support for additional components on request.
Supported algorithms for developing functions for autonomus driving
  • Open Source Computer Vision Library (OpenCV) for CPU/GPU-based image processing
  • Support for NVIDIA® DriveWorks for the DRIVE platforms (AGX, PX2)
  • Augmented LiDAR 3D SLAM provided by Dibotics via Partners Components Store
Supported operating systems and platforms
  • Windows®, Linux, Embedded Linux, QNX
  • x86, x86_64, ARM, AUTERA, Renesas HAD Solution Kit, NXP BlueBox, NVIDIA ® DRIVE™ PX 2, Raspberry Pi
Targeted applications
  • Advanced driving assistance systems (ADAS)
  • Autonomous vehicles
  • Mobile robotics
  • Data recording
  • Data replay
  • Advanced multimodal HMIs

Anwendungsfälle:

Sicherheitsrelevante Anwendungen für vernetzte Autos

Vernetzte Autos werden die Vorteile der V2X (vehicle-to-everything)-basierten kooperativen Perzeption nutzen.

Entwicklung und Test von Driver/In-Cabin- Monitoring-Systemen

Die Überwachung des Fahrerstatus (DSM) wird ab 2023 fester Bestandteil des europäischen Programms zur Bewertung von Neuwagen (Euro NCAP) für Pkw sein.

Automatisierte mobile Roboter (AMRs) und fahrerlose Transportsysteme (AGVs)

Entwicklung von AMRs und AGVs für Lagerhäuser und Produktionsanlagen

Anwendungen für Industriefahrzeuge, autonome Landwirtschaft und Smart Farming

Multisensoranwendungen für intelligente Assistenzsysteme und automatisiertes Fahren sind nicht nur in der Automobilindustrie, sondern auch in vielen anderen Bereichen wie Bauwesen, Bergbau, Landwirtschaft oder sogar Smart Farming ein hochaktuelles Thema.

Prototyping von Onboard-Multisensoranwendungen für den Schienenverkehr

Künftige Bahnanwendungen werden Fahrerassistenzsysteme nutzen, wie man sie aus dem Automobilbereich kennt, und benötigen daher auch Sensorintegration, KI und Edge Computing.

Testen von Bildverarbeitungssteuergeräten

Data-Replay-System zum Testen von bildverarbeitenden Steuergeräten

Datenaufzeichnung

Zeitkorrelierte Datenaufzeichnung während realer Testfahrten

  • RTMaps Produktinformationen, PDF, Englisch, 781 KB
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