Denkt man an eine komplette Lösung für die Validierung von Sensor Rohdaten im Bereich ADAS, so geht die Tendenz der Datenmengen, die zur Echtzeitverarbeitung anfallen, rapide nach oben. Bestehende Abläufe in der Funktionsentwicklung gepaart mit dem genannten Datenaufkommen benötigen adäquate Technologien und eine zuverlässige Werkzeugkette, die für zukunftsorientierte Anforderungen skalierbar aber auch flexibel sein muss. Themen wie die Datenintegritätsprüfung im Testfahrzeug bei der Datenerfassung, Mechanismen für die Zeitsynchronisierung sowie Sensor-HIL-Systeme bieten OEMs und Tier1s die Möglichkeit, die Daten zu beherrschen, wiederzuverwenden und damit Testprozesse früher zu beginnen und effektiver zu gestalten.
b-plus zeigt als Wegbereiter einer neuen Mobilität auf, wie eine komplette und durchgängige ADAS-Validierungskette aussieht. Die AVETO Validation Toolchain bietet für die Aufnahme, Analyse und Verarbeitung vieler Sensoren, beispielsweise Kameras, Lidar oder Radare, ein Komplettsystem aus Recorder, Messtechnik-Adapter und dem neuen Visualisierungsframework für den gesamten Validierungsprozess.
Die Daten souverän zu beherrschen und Testprozesse früher beginnen zu können ist nur ein Ziel der AVETO Lösung.
Erhalten Sie einen ersten Überblick über die 3 Funktionsbereiche und die neuesten Produkte in den folgenden Videos und nehmen Sie Kontakt mit uns auf für Ihre Lösung.
Als wesentlicher Teil der AVETO Toolchain, einer Entwicklungs-Toolchain zur Entwicklung von Kameras, Radar und Lidar für autonome Fahrfunktionen, unterstützt MDLake bei der Aufzeichnung der Datenerfassung im Fahrzeug. Komplexe Aufbauten von automatisierten Testfahrzeugen der Level 4 und 5 haben eine immense Menge an Daten zu sammeln. In diesen Aufbauten werden mehr als ein Datenlogger eingesetzt, die jeweils über einen eigenen Datenspeicher verfügen. Diese Daten müssen nach der Testfahrt in das Datenzentrum gebracht werden, was eine ziemlich komplexe Aufgabe ist.
Erfahren Sie im Video, wie dies mit diesem einzigartigen Produkt MDLake gemeistert werden kann, und erhalten sie einen Überblick über den Data Lake für das Fahrzeug.
Weitere technische Informationen erhalten Sie auf der Produktseite.
DATALynx ist ein wichtiger Teil der AVETO Toolchain - einer Entwicklungs-Toolchain für die Entwicklung von Kameras, Radare und Lidare für autonome Fahrfunktionen. Es wird hauptsächlich für die Analyse von Sensordaten im Fahrzeug verwendet. Hauptaufgaben für die DATALynx-Plattform sind die Algorithmenentwicklung, die Ausführung der KI und das Sammeln von Daten. Typische Aufbauten für die Analyse von Sensor-Rohdaten erfordern eine flexible Konfiguration und eine Rechenzentrumsleistung, die in der rauen Umgebung eines Fahrzeugs verpackt ist.
Im Video erfahren Sie, wie Sie diese Herausforderungen meistern und erhalten einen Überblick über DATALynx ATX4, die neueste Generation von Fahrzeugservern.
Weitere technische Informationen finden Sie auf der Produktseite.
b-HiL - als Teil der AVETO-Toolchain - ermöglicht den Test für Kameras und Radar, während der Simulation von Sensordaten. Beim Umgang mit eingefahrenen Rohdaten der Sensorik ist es sehr wichtig, die entwickelte Steuergeräte-Software frühzeitig zu testen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist auch eine Herausforderung, die Rohdaten zeitsynchronisiert aus vielen Quellen, CAN oder Automotive Ethernet und verschiedenen Sensordatenströmen wiederzugeben.
Im Video erhalten Sie einen Überblick über b-HiL, und erfahren die Vorteile und Eigenschaften dieses Hardware in the Loop-Testsystems.
Weitere technische Informationen finden Sie auf der Produktseite.
