- Künstliche Intelligenz GeoMate und dSpace beschleunigen Entwicklung von AD-Anwendungen für ODDs
- Werkzeuge für eine sichere AD-Entwicklung
- Test- und Deployment-Software-Stacks zusammenzuarbeiten.
Künstliche Intelligenz GeoMate und dSpace beschleunigen Entwicklung von AD-Anwendungen für ODDs
Das auf KI-baiserte Kartierung spezialisierte GeoMate und dSpace kooperieren, um dazu beizutragen, dass Fahrerassistenzsysteme und Technologien für das autonome Fahren in kontinuierlich expandierenden Operational Design Domains (ODDs) schneller entwickelt werden können.
Im Rahmen der Partnerschaft integriert GeoMate seine OpenDrive-Straßennetzdefinitionen und hochautomatisiert generierten, konsistenten 3D-Modelle der realen Umgebung in das Simulationsökosystem von dSpace. Die Integration der Modelle ermöglicht Entwicklern autonomer Fahrzeuge die schnelle Durchführung umfangreicher virtueller Testfahrten in verschiedenen Szenarien auf der Basis von hochauflösenden geografischen Bilddaten und Deep-Learning-Technologie. Ziel der Zusammenarbeit ist es, die Genauigkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit von Simulationen und Validierungen autonomer Fahrzeuge zu verbessern.
Werkzeuge für eine sichere AD-Entwicklung
Verifikations- und Validierungslösungen wie die dSpace Automotive Simulation Models ASM und die Sensorsimulation Aurelion werden durch die Zusammenarbeit mit Partnern um notwendige Simulationsartefakte ergänzt. Um Funktionen für das autonome Fahren und Sensoren effektiv zu validieren, sind realitätsbasierte 3D-Umgebungsmodelle erforderlich, die die zugrunde liegende Semantik der Straße exakt abbilden. Die nahtlose Integration des ASAM OpenDRIVE-Formats von GeoMate in Plattformen des Paderborner Unternehmens ist einer der Hauptvorteile, der es Anwendern ermöglicht, mit kompatiblen
Test- und Deployment-Software-Stacks zusammenzuarbeiten.
Mit der Partnerschaft wollen die Unternehmen neue Standards in der Simulations- und Validierungslandschaft für Technologien im Bereich des autonomen Fahrens setzen und Werkzeuge anbieten, die einen wesentlichen Beitrag zur effizienten und sicheren Entwicklung autonomer Fahrzeuge liefern. (se)
