Intempora的RTMaps是一款基于组件的软件开发和执行环境,使用户能够对来自各种传感器和车辆总线的数据进行时间戳添加、录制、同步和回放处理。
SmartKai is a digital assistance system that aims to make damage caused by maneuvering in the tight space of a harbor basin a thing of the past. Lidar sensors installed in the harbor capture each ship’s position data, and with the help of the RTMaps software, the data is then prepared for display to the ship’s crew.
Shaanxi Automobile Group Co., Ltd. is equipping its vehicle fleet with cameras, radars, and an advanced emergency braking system to give its customers the highest possible level of safety. To develop the software more efficiently, the company relies on RTMaps.
2020年7月,dSPACE收购了实时开发软件领域的先驱 Intempora。这两家公司此前已经建立了长期的战略合作伙伴关系。通过此次收购,dSPACE现在能提供独特而可靠的端到端解决方案,并为创新开发项目提供更好的支持。在此次访谈中,Intempora的首席执行官Nicolas du Lac介绍了公司的历史。并解释了这种更密切的合作将带来怎样的独特价值。
dSPACE和 Intempora 已经建立了合作,旨在为高级驾驶辅助系统的开发和高度自动化驾驶功能提供了最佳工具链。Intempora的RTMaps是多传感器应用中无与理想的软件环境。dSPACE在全球范围内独家代售该产品。
这篇文章简单介绍了RTMaps,并解释了它是如无缝集成到dSPACE工具链的。
培训课程专门针对参与多传感器应用原型开发的工程师。你将学习如何获取、处理、同步记录和回放RTMaps中的传感器数据。在高级课程里,你将学习如何使用Python,C++,或Simulink ® 集成算法,并学会如何将dSPACE工具链和RTMaps结合使用。您还将学习如何在嵌入式平台上开发和运行应用程序。
多传感器应用在高级驾驶辅助系统、自主驾驶、多模式人机接口、机器人和航空航天等许多领域中发挥着重要作用。
在实验室或车内开发这些类型的应用程序需要实时捕获、同步和处理来自多个传感器(如摄像头、激光雷达、雷达或GNSS接收器)的数据,并与通信网络/总线,如以太网(如 SOME/IP)、CAN/CAN FD、FlexRay或LIN进行连接。在测试和开发阶段,能够录制、可视化和回放与时间相关的数据也十分重要。Intempora 公司 (www.intempora.com) 提供的 RTMaps(实时多传感器应用)专为这些应用实例而设计。它为 x86 平台和 ARM 平台(支持 Microsoft Windows ® 和 Linux 等操作系统)提供模块化开发和运行环境。
利用 RTMaps 可以异步采集数据,每个数据样本都按自己的节奏进行采集,而且可以带有时戳。这样可以确保所有数据都是时间相关的。RTMap 在多核 CPU 上具有出色的性能,这使得用户能充分利用其计算架构,轻松设置应用程序来处理多个高带宽数据流,包括实时处理和数据融合。传感器数据可以进行同步记录和回放,以在可复现的条件下实现离线开发和测试,并处于一种比实时更快的模式。
RTMaps 为汽车传感器、总线和感知算法提供全面的组件库,可支持任何类型、任何数量的传感器和执行器。通过模块框图或使用专门的软件开发套件集成自己的 C++ 和 Python 代码,从而轻松开发算法。其甚至能够在多个分布式平台上处理数据,并同时保留异构数据流的时间相干性和同步性。
RTMaps 紧密集成在 dSPACE 工具链中。为此,dSPACE 提供一个专门针对基于 PC 的仿真平台 VEOS® 和 dSPACE 实时系统的接口模块组,以便低延时地交换数据,并使时钟与 RTMaps 同步。此外,dSPACE ControlDesk® 可以通过 ASAM XIL API 连接到 RTMaps。因此,用户能够对RTMaps 中实施和处理的组件进行监控和参数化。
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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