场景生成 - dSPACE

由于可能出现的交通场景几乎是无限的，因此为自动驾驶车辆提供安全保障非常耗时且十分复杂。通过dSPACE和understand.ai开发的仿真场景生成解决方案，您可以将真实驾驶测试记录传输到仿真中，使用专用硬件和软件进行仿真，轻松执行数千个安全关键型真实驾驶场景测试。

使用车辆传感器原始数据、对象列表或数据集生成仿真真实世界的仿真场景：

场景生成用例
Use case: Debugging critical situations by replicating generated scenarios in the lab.

Problems that occurred during test drives are analyzed in the lab using generated scenarios.

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Use Case: Homologation of Driving Functions

The homologation of driving functions requires proof of billions of test kilometers. Since real test drives are too expensive and take too long, test scenarios are generated for homologation and used in software-in-the-loop simulation, which is executed f

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Use case: Validating Sensor Models by Using Generated Scenarios

To be able to validate the perception algorithms by means of simulation, the sensors must be simulated with a high degree of precision and cover all relevant effects of the real simulators.

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自动驾驶功能的认证在很大程度上取决于能否将真实数据智能高效地集成到验证过程中。作为您在仿真和验证方面的可靠合作伙伴，dSPACE为所有阶段都提供了基于数据驱动开发的解决方案。

通过基于数据驱动开发的解决方案，dSPACE进行大规模验证过程以获取真实世界驾驶实况，帮助您不断降低未知风险，从而提高安全性。

作为基于数据驱动开发过程中的一个关键组件，场景生成服务为仿真驱动的认证打下了基础，包括基于场景的测试和用于Operational Design Domain的覆盖率分析。

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SCENARIO-BASED TESTING - Intelligently Setting the Scene

欢迎进一步了解如何使用dSPACE和 understand.ai 的解决方案在仿真中执行数千个安全关键驾驶场景测试。

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使用真实世界中的可仿真场景对您的自动驾驶功能进行测试和验证。

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Scenario Generation: Elevate your test and validation activities with real-world scenarios

在我们新一期午后研讨会中，我们的同事Thorsten Püschl 将向您介绍dSPACE 和understand.ai提供的ScenarioGeneration服务，并解释如何将真实世界的数据引入仿真中，以进行测试和验证。

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基于数据驱动的开发

以数据为中心，而不是以代码为中心

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