RTMaps d’Intempora est un environnement de développement logiciel et d’exécution orienté composant, qui permet aux utilisateurs d’horodater, d’enregistrer, de synchroniser et de rejouer des données issues de différents capteurs et bus véhicule.
KATECH est un institut de recherche qui travaille sur des technologies de pointe dans des domaines très porteurs. Pour pouvoir repousser les limites, il faut des outils modernes et flexibles. Dans le domaine des technologies automobiles intelligentes et vertes, l’institut a décidé d’utiliser RTMaps (Real-time Multisensor Applications) comme environnement de développement polyvalent pour progresser plus rapidement.
SmartKai est un système d'assistance numérique qui vise à faire oublier les dommages causés par les manœuvres dans l'espace restreint d'un bassin portuaire. Les capteurs Lidar installés dans le port capturent les données de position de chaque navire puis les données sont ensuite préparées, à l'aide du logiciel RTMaps, pour être affichées à l'équipage du navire.
Shaanxi Automobile Group Co., Ltd. équipe sa flotte de véhicules de caméras, de radars et d'un système avancé de freinage d'urgence afin d'offrir à ses clients le plus haut niveau de sécurité possible. Pour développer le logiciel plus efficacement, l’entreprise s’appuie sur RTMaps.
NAVYA fait confiance à l’environnement de développement multicapteurs RTMaps d’Intempora pour le développement de fonctions complexes destinées à la conduite autonome du véhicule NAVYA ARMA qui est considéré comme étant le premier véhicule sans conducteur produit en série pour une circulation normale.
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Afin que la vision de la conduite autonome devienne une réalité, il est important de connaître la position du véhicule dans son environnement à tout moment. Ceci est également nécessaire si aucune carte détaillée n’est disponible ou que la navigation par satellite n’est pas possible. Dans ces cas, les algorithmes SLAM offrent une solution intelligente.
L'enregistrement des données est l'une des étapes clés du développement orienté données dans le domaine des systèmes ADAS/AD. Les données doivent d'abord être collectées pour l’apprentissage, puis pour la validation et les tests.
En juillet 2020, dSPACE a acquis Intempora, société pionnière dans le domaine des logiciels de développement temps réel. Les deux entreprises entretenaient déjà un partenariat stratégique de longue date. Grâce à cette acquisition, dSPACE offre désormais une solution unique et fiable de bout en bout ainsi qu'un support optimisé pour les projets de développement innovants. Dans cette interview, Nicolas du Lac, PDG d'Intempora, expose l'histoire de l'entreprise et explique comment cette coopération plus étroite apportera une valeur unique.
dSPACE et Intempora ont mis en place une coopération qui a pour but de fournir une chaîne d’outils exceptionnelle pour le développement de systèmes avancés d’assistance au conducteur et de fonctions pour la conduite hautement automatisée. dSPACE distribuera exclusivement dans le monde entier RTMaps d’Intempora, un environnement logiciel inédit pour applications multicapteurs.
Cet article vous donne un bref aperçu du logiciel RTMaps et de son intégration directe dans la chaîne d’outils dSPACE.
Ces formations sont destinées aux ingénieurs impliqués dans le prototypage d’applications multicapteurs. Vous apprendrez à acquérir, à traiter, à enregistrer de façon synchrone et à rejouer les données de capteur dans RTMaps. Dans la session avancée, vous acquerrez de l’expérience pratique dans l’intégration d’algorithmes avec Python, C++ ou Simulink ® et vous apprendrez à utiliser RTMaps en combinaison avec la chaîne d’outils dSPACE. Vous apprendrez également à développer et à utiliser des applications sur des plate-formes intégrées.
Les applications multicapteurs jouent un rôle essentiel dans de nombreux domaines tels que les systèmes avancés d’assistance au conducteur, la conduite autonome, les interfaces homme-machine multimodales, la robotique et l’aéronautique.
Le développement de ce genre d’applications en laboratoire ou en véhicule exige la capture, la synchronisation et le traitement de données en temps réel provenant de divers capteurs tels que des caméras, des Lidar, des radars ou des récepteurs GNSS, ainsi que l’interfaçage avec des réseaux/bus de communication tels que l’Ethernet (par exemple, SOME/IP, DDS), le CAN/CAN FD, le Felxray ou le LIN. Pendant la phase de test et de développement, il est également essentiel d’enregistrer, de visualiser et de rejouer des données corrélées dans le temps. RTMaps (Real-Time Multisensor Applications) d’Intempora (www.intempora.com) est spécialement conçu pour ces cas d’utilisation. Il fournit un environnement de développement et d’exécution modulaire pour les plate-formes basées sur les technologies x86 ou ARM et supportant des systèmes d’exploitation tels que Microsoft Windows ® ou Linux.
Grâce à RTMaps, les données sont acquises de façon asynchrone et chaque échantillon de données est capturé avec son horodatage, à son propre rythme spécifique. La corrélation temporelle de toutes les données est ainsi assurée. Les performances incomparables de RTMaps sur les CPU multicœurs permettent aux utilisateurs de tirer le meilleur de leurs architectures informatiques et de définir facilement des applications gérant des flux de données multiples à bande passante élevée, y compris pour le traitement et la fusion de données en temps réel. Les données capteurs peuvent être enregistrées et rejouées de façon synchrone pour le développement offline et l’exécution de tests dans des conditions reproductibles et plus rapidement qu'en temps réel.
RTMaps fournit un ensemble cohérent de bibliothèques de composants pour les capteurs automobiles, les bus et les algorithmes de perception, et supporte n’importe quel type et quantité de capteurs et d’actionneurs (voir la liste complète). Les algorithmes peuvent être aisément développés au moyen de schémas-blocs ou en intégrant son propre code grâce à l’utilisation de kits de développement logiciels spécifiques pour C++ et Python. Vous pouvez également traiter des données sur plusieurs plates-formes distribuées tout en préservant la cohérence temporelle et la synchronisation de flux de données hétérogènes.
RTMaps est étroitement intégré à la chaîne d’outils dSPACE. Pour ce faire, dSPACE fournit un blockset (une bibliothèque) d’interfaces conçu spécialement pour VEOS, la plate-forme de simulation sur PC, et pour les systèmes temps réel de dSPACE afin d’échanger des données avec des temps de latence faibles et de synchroniser les horloges avec RTMaps. De plus, ControlDesk® de dSPACE peut être connecté à RTMaps au moyen de l'API XIL ASAM qui permet aux utilisateurs de surveiller et de paramétrer les composants implémentés et traités dans RTMaps.
RTMaps offers over 600 ready-to-use components for your development tasks and supports over 150 sensor models from the robotics and automotive markets (cameras, radar, lidar, GPS, IMU, CAN, biometrics, etc.).
Functionality | Description |
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General |
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Supported sensors, communication buses and protocols |
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Supported algorithms for developing functions for autonomus driving |
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Supported operating systems and platforms |
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Targeted applications |
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Les voitures connectées profiteront de la perception coopérative basée sur le V2X (vehicle-to-everything).
Développer et tester les systèmes de surveillance du conducteur/de l’habitacleLa surveillance de l’état du conducteur (DSM) fera partie intégrante du programme européen pour l’évaluation d’automobiles neuves (Euro NCAP) pour les voitures particulières à partir de 2023.
Robots mobiles automatisés (AMR) et véhicules guidés (AGV)Développer les AMR et les AGV pour les entrepôts et les sites de production
Applications pour les véhicules industriels, l’agriculture autonome , et l’agriculture intelligenteLes applications multicapteurs pour systèmes d’assistance intelligents et conduite automatisée sont les thèmes actuels non seulement dans l’industrie automobile, mais aussi dans de nombreux autres secteurs, tels que la construction, l’exploitation minière, l’agriculture ou encore l’agriculture intelligente.
Prototypage d'applications multicapteurs embarquées pour applications ferroviairesLes futures applications ferroviaires utiliseront des systèmes avancés d'assistance à la conduite tels que vous les connaissez dans le domaine automobile, ils auront donc également besoin d'intégration de capteurs, d'IA et d'edge computing.
Tester les calculateurs de traitement d’imagesSystème de rejeu de données pour les calculateurs de traitement d’images
Enregistrements de donnéesEnregistrement de données corrélé dans le temps pendant les essais de roulage réels
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