Diese Seite wurde maschinell übersetzt.
Füllen Sie bitte eine 1-Minuten-Befragung zur Qualität dieser Übersetzung aus.
Aptiv implementiert virtuelle Szenarien zur ADAS-Validierung
Workflow hilft bei der Bewertung der Modellleistung, senkt Kosten und steigert die Effizienz
„RoadRunner war beim Erstellen von Szenarien hilfreich…. Es ermöglicht eine schnellere Erstellung von Szenarien und ist einfach (zu verwenden).“
Wichtigste Ergebnisse
- Nahtlose Integration digitaler Zwillingsszenarien von RoadRunner in den Aptiv-Workflow zur Bewertung vorhandener und aktualisierter ADAS-Modelle
 - Der Export des ASAM Open Simulation Interface erleichterte die Verwendung verschiedener Umgebungssimulatoren ohne Änderungen an den plattformbasierten Aptiv-Modellen.
 - Die Erstellung virtueller Szenarien zur ADAS-Validierung führte zu Kosteneffizienz, Sicherheit und Skalierbarkeit
 
Aptiv ist ein weltweit führendes Automobilunternehmen, das daran arbeitet, die größten Mobilitätsherausforderungen der Branche durch autonomes Fahren und Software-Defined Vehicle-Technologie zu lösen. Die Durchführung sensorgestützter ECU-Tests für Fahrerassistenzsysteme (ADAS) auf der Straße ist sowohl zeitaufwändig als auch teuer. Daher nutzt Aptiv zur Bewertung seiner Entwürfe Simulationen und digitale Zwillinge.
ASAM OSI® (Open Simulation Interface) ist die Basis der Aptiv-Architektur, und MathWorks unterstützt verschiedene ASAM OpenX®-Standards, einschließlich OpenDRIVE®, OpenCRG® und OpenSCENARIO® DSL. Darüber hinaus ermöglichte die Integration von RoadRunner in den Workflow von Aptiv die Erstellung mehrerer virtueller Szenarien, indem Entwickler Funktionen wie HD-Kartenimport, GIS-Datenverarbeitung und Exporte in verschiedene andere Umgebungssimulatoren über den OSI-Export nutzen konnten.
Die Aptiv-Architektur basiert auf OSI-basierten Sensor- und Logikmodellen. RoadRunner ermöglichte Plug-and-Play-Funktionalität durch den Export via ASAM® Open Simulation Interface. Das Sensormodell verwendete diese ASAM OSI-Traces, um Objekte virtuell zu erkennen. Die aufgezeichneten Sensordaten wurden dann in das Logikmodell eingespeist, das Tracking-Filter verwendete, um Warnungen und Alarme zu generieren.