cogniBIT®와dSPACE는 자율주행 차량의 개발 및 테스트를 위한 교통 시나리오의 현실감을 더욱 강화하고자 서로 협력하고 있다 첫 번째 단계로 dSPACE는 시뮬레이션 환경 자동차 시뮬레이션 모델(ASM)과 cogniBIT의 AI 기반 운전자 모델인 driveBOT을 결합하여 인간 운전자의 예측할 수 없는 행동을 시뮬레이션에 통합한다.
점점 더 많은 수의 동료들이 집이나 회사의 다른 위치에서 작업함에 따라 팀이 분산된 곳에서 테스트하는 것이 일상으로 자리잡았습니다. 하지만 공유 사무실에서는 빠르고 직접적인 대화가 불가능하기 때문에 강력한 테스트 프로세스를 수립하는 것이 어렵습니다. 변경 사항 및 상태를 추적하는 기능은 안정적인 계획과 지속적인 통합 및 테스트 워크플로우에도 유용합니다. 개선된 SYNECT 및 AutomationDesk는 테스트 워크플로우를 원활하고 최대한 투명하게 지원합니다. 자세한 정보와 일반적인 사용 사례를 보려면 이 Innovation Coffee Brake를 시청하십시오. 또한 튜토리얼 영상자료에서 단계별 안내도 제공합니다.
AURELION: Sensor-Realistic 시뮬레이션을 다음 단계로 이끌어줄 새로운 22.1 버전
AURELION 22.1 신규 버전은 인지 알고리즘 및 주행 기능의 개발 및 검증을 위한 실재감Sensor-Realistic 시뮬레이션을 위한 dSPACE 솔루션으로, 시뮬레이션 및 시각화의 세부 영역을 한번 더 상당 수준 끌어올렸습니다.
이 성능은 새롭고 향상된 조명 및 날씨 효과, 확장된 트럭/트레일러 모델 지원, 그리고 훨씬 더 많은 미국 교통 표지판에서도 입증되었습니다.
AURELION은 이제 픽셀 수준 주석을 가능하게 하는 의미 기반 분할 기능을 가진 자율 주행용 인공 지능(AI)의 테스트 및 교육을 지원합니다.
AUTOSAR 소프트웨어를 개발하려면 무엇을 해야 하고 어떻게 시작하는 것이 가장 좋은지 항상 궁금하셨습니까? 이 Innovation Coffee Break에서는 AUTOSAR와 생산 코드 생성기 TargetLink를 성공적으로 시작하기 위한 6가지 기본 팁을 제공합니다.
dSPACE의 많은 고객들은 이미 Git를 사용하여 더욱 빠른 개발 속도, 더 큰 유연성 또는 향상된 협업과 같은 최신 분산 버전 제어 시스템의 이점을 누리고 있습니다. 그러나 즉시 사용 가능한 Git에서는 TargetLink 또는 Simulink® 모델 파일과 같은 바이너리 파일이 아닌 텍스트 파일만 관리할 수 있습니다. 이 블로그 기사를 읽고 모델 비교를 Git와 어떻게 통합하여 모델 파일들을 비교하고 병합하는지 알아보십시오.
BMS 테스팅 능력을 한 단계 끌어올리고 싶지만 모든 테스트 요구 사항을 완벽하게 충족하는 올바른 툴이 여전히 부족합니까? 여기에 당사의 새롭고 강력한 BMS 솔루션이 있습니다. 모듈식 시스템 설계와 고정밀 셀 전압 에뮬레이션을 통해 최대 1,500V의 전체 전압으로 최신 배터리 시스템을 테스트할 수 있습니다.
