Olvasási idő: 1 perc 41 másodperc
A Seeing Machines elindította a Guardian Generation 3 utángyártott biztonsági rendszerének hathetes kísérleti programját a Mitsubishi Electric Automotive America-val Észak-Amerikában. A mesterséges intelligenciával működő kezelőfelügyeleti rendszerek álmosság- és figyelemelterelés-érzékelést, valamint fáradtság-beavatkozást alkalmaznak a vezetők és az utasok védelme érdekében.
A Seeing Machines és a Mitsubishi Electric Automotive America februárban bejelentett ajánlási megállapodás révén egyesítette erőit, hogy felgyorsítsa a Guardian Generation 3 értékesítését az amerikai kontinensen. A Mitsubishi Electric-kel kötött első kísérleti projekt a megállapodás közvetlen eredménye, és jól mutatja be az együttműködésben rejlő további lehetőségeket a Seeing Machines közvetlen értékesítési erőfeszítéseiben.
Masahiro Kaji, a Mitsubishi Electric Automotive America elnök-vezérigazgatója így nyilatkozott: „Ez az együttműködés a Seeing Machines-szel jelentős lépés előre a járműbiztonság fejlett technológia általi javítása iránti elkötelezettségünkben. A csapataink közötti szinergia figyelemre méltó volt, lehetővé téve számunkra, hogy a megállapodásunk első néhány hónapjában elindítsuk a Guardian Generation 3 kísérleti programját észak-amerikai csapatunkkal. Ez a gyors előrehaladás aláhúzza közös elkötelezettségünket az innováció és a kiválóság iránt. Izgatottan várjuk a kapcsolatban rejlő lehetőségeket, és várjuk, hogy az elkövetkező hónapokban együtt úttörő eredményeket érjünk el.”
Paul McGlone, a Seeing Machines vezérigazgatója hozzátette: „Örömmel látjuk, hogy csapatunk ilyen jól együttműködik a MEAA csapatával, miközben arra törekszünk, hogy kihasználjuk kapcsolataikat és ügyfélkörüket az értékesítés felgyorsítása érdekében a régióban. A kísérleti projekt elindítása, amely nem sokkal az együttműködésünk kezdete után következik be, megerősíti közös meggyőződésünket, és ígéretes utat nyit az utángyártott piaci értékesítés és az általános siker felé az amerikai kontinensen.”
„Tapasztalt csapatunk szorosan együttműködik a MEAA csapatával, hogy a telematikai és biztonsági rendszerekkel kapcsolatos szakértelmünkkel együtt kihasználják a kapcsolatokat, és gyorsan megvalósítsák a folyamatokat. Pozitív jel, hogy egy Mitsubishi Electric Corporation vállalat próbaüzemben együttműködik a Guardian Generation 3-mal, és optimisták vagyunk azzal kapcsolatban, hogy ez hová vezethet.”
„Az Egyesült Államokban jelentős és rendkívül versenyképes az összekapcsolt járművek piaca, és úgy vélem, hogy az MEAA-val való együttműködés jelenti a legjobb esélyünket a sikerre. Valójában ez csak egy a régióban jelenleg futó számos kísérletünk közül, amelyek összesen több mint 18 000 járművet jelentenek rövid távú piaci lehetőségként számos szállítmányozási és logisztikai vállalatnál.”
Forrás: autonomousvehicleinternational.com
Olvasási idő: 2 perc 30 másodperc
Az LDRA hivatalosan is bejelentette, hogy csatlakozott a Renesas Ready Partner Networkhöz, valamint az R-Car Konzorciumhoz. Ez a stratégiai együttműködés lehetőséget nyújt arra, hogy az LDRA hatékony támogatást biztosítson a Renesas R-Car rendszerchipek (SoC), mikroprocesszorok (MPU) és mikrovezérlők (MCU) köré épülő fejlesztésekhez – különösen olyan esetekben, ahol elengedhetetlen a funkcionális biztonsági és kiberbiztonsági szabványoknak való megfelelés.
„A Renesas Ready Partner Networkhöz és az R-Car Consortiumhoz való csatlakozás lehetővé teszi számunkra, hogy közvetlenül a Renesas ökoszisztémáján belül dolgozzunk, és támogassuk a fejlesztőcsapatokat a valós funkcionális biztonsági ellenőrzési kihívások kezelésében” – mondta Ian Hennell, az LDRA operatív igazgatója.
„Kiterjesztett együttműködésünk biztosítja, hogy minden Renesas-alapú termékfejlesztő csapat fejleszthesse szoftverellenőrzési képességeit a fejlett vezetéstámogató rendszerekre (ADAS), az önvezető képességekre, a szoftveresen definiált járművekre (SDV) és az összekapcsolt autófunkciókra vonatkozó ütemterveikkel összhangban.”
Átfogó szoftverellenőrzés
A Renesas Ready Partner Network megbízható technológiai partnereket tömörít, akik kereskedelmi minőségű építőelemeket szállítanak, amelyek azonnal használhatók a Renesas termékekkel. Ezzel a bejelentéssel az LDRA eszközcsomag integrálható több Renesas integrált fejlesztői környezettel (IDE), beleértve az e² studio-t és a CS+-t, és támogatja a Renesas RZ MPU-családot és az RA, RX és RL78 MCU-családokat LDRA céllicenc-csomagokon keresztül.
Ez az integráció célja, hogy segítse a szoftverfejlesztő és -ellenőrző csapatokat abban, hogy gyorsan és hatékonyan megfeleljenek a funkcionális biztonsági és kiberbiztonsági szabványoknak, beleértve az ISO 26262 (akár ASIL D-ig), az ISO/SAE 21434 és az Automotive SPICE autóipari szabványokat.
Az autóipari hardverplatform R-Car SoC-kből és RH850 MCU-kból áll, amelyeket különféle autóipari alkalmazásokhoz terveztek, beleértve az automatizált vezetést, az ADAS-t, a csatlakoztatott átjárókat, a járműbe épített infotainment-et, a pilótafülke-rendszereket és a műszerfali megvalósításokat.
Az R-Car eszközöket támogató LDRA eszközcsomaggal a beágyazott szoftvereket fejlesztő csapatok közvetlenül kihasználhatják az ellenőrzési képességeket a meglévő fejlesztési munkafolyamataikban.
Ez az integráció lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy statikus elemzést, dinamikus tesztelést és ellenőrzést végezzenek egyetlen platformon belül, amely támogatja a célzott fejlesztést az R-Car S4 Starter Kit, az RH850 Automotive MCU és más R-Car eszközökön, valamint a RoX (R-Car Open Access) virtuális platformon (VPF), hogy lehetővé tegye a járműbe épített szoftverfejlesztést azelőtt, hogy a hardver elérhető lenne.
Fejlesztési és megfelelőségi munkafolyamatok
Az LDRA eszközkészlettel a fejlesztőcsapatok átfogó szoftverellenőrzési folyamatokat és technikákat valósíthatnak meg kiterjedt eszközbeállítás vagy platformspecifikus testreszabási erőfeszítések nélkül. Ez olyan csapatok számára készült, akik időérzékeny projekteken dolgoznak, ahol a funkcionális biztonsági megfelelőség, a biztonsági validáció és a megbízható szoftverműködés kritikus követelmény.
Az integrált munkafolyamat a korai fejlesztési szakaszoktól a végső megfelelőségi validációig támogatja az ellenőrzési tevékenységeket. A Renesas eszközláncok és eszközök mellett az LDRA eszközcsomag számos technológiával kompatibilis, beleértve a feladatfordítókat és hibakeresőket, az autóipari szintű Linuxot, a Green Hills Software Integrity-t, a QNX-et és az Autosar-t.
„A Renesas ökoszisztémába való közvetlen integráció révén az LDRA kiküszöböli azokat a hagyományos akadályokat, amelyek lassítják az ügyfelek funkcionális biztonsági ellenőrzési és biztonsági folyamatait” – tette hozzá Hennell. „A fejlesztőcsapatok mostantól a projektek első napjától kezdve átfogó funkcionális biztonsági munkafolyamatokat vezethetnek be, ahelyett, hogy heteket töltenének a különböző eszközök integrálásával. Ez a közös megoldás lehetővé teszi az egész autóipar számára, hogy biztonságosabb és megbízhatóbb szoftvereket szállítson a modern járműfejlesztés által megkövetelt ütemben.”
Forrás: autonomousvehicleinternational.com
Olvasási idő: 1 perc 25 másodperc
Az X-FAB Silicon Foundries bemutatta a 180 nm-es XH018 félvezető eljárásán belüli új izolációs osztályt. A kompaktabb és hatékonyabb egyfoton lavinadióda (SPAD) implementációk támogatására tervezett új izolációs osztály szorosabb funkcionális integrációt, jobb pixelsűrűséget és magasabb kitöltési tényezőt tesz lehetővé – ami kisebb chipfelületet eredményez.
Az SPAD-ok kritikus fontosságú alkatrészek számos új alkalmazásban, beleértve az önvezető járművek lidarját, valamint a 3D képalkotást és mélységérzékelést az AR/VR rendszerekben.
A nagy felbontású SPAD-mátrixok létrehozásához elengedhetetlen a kompakt pitch és a megnövelt kitöltési tényező. Az új ISOMOS1, egy 25 V-os izolációs osztályú modul, jelentősen kompaktabb tranzisztor-leválasztási struktúrákat tesz lehetővé, kiküszöbölve egy további maszkréteg szükségességét, és tökéletesen illeszkedik az X-FAB többi SPAD-változatához.
Az X-FAB szerint a frissítés előnyei egyértelműek a SPAD pixel elrendezések összehasonlításakor. Egy tipikus 4 x 3 SPAD tömbben, 10 x 10 µm² optikai területtel, az új izolációs osztály bevezetése 25%-os területcsökkentést tesz lehetővé a teljes területen, és 30%-kal növeli a kitöltési tényezőt a korábban elérhető izolációs osztályhoz képest. Az optimalizált pixeltervezéssel az F-FAB szerint még nagyobb területhatékonyság és érzékelési érzékenység érhető el.
A fejlesztés célja, hogy olyan alkalmazásokhoz nyújtson előnyöket, amelyekben elengedhetetlen a nagy felbontású érzékelés kompakt méretben. Lehetővé teszi a pontos mélységérzékelést számos forgatókönyvben, beleértve az ipari távolságérzékelést és a robotikai érzékelést, például a robot körüli terület védelmével és az ütközések elkerülésével, amikor a robotok együtt dolgoznak. Az izolációs osztály célja az is, hogy lehetőségeket nyisson a SPAD-alapú rendszerek szélesebb körének, amelyek alacsony zajszintű, nagy sebességű, egyfotonos érzékelést igényelnek kompakt méretben.
Heming Wei, az X-FAB optoelektronikai műszaki marketingmenedzsere elmondta: „Az XH018-ban bevezetett új izolációs osztály fontos lépést jelent az SPAD integrációja felé. Lehetővé teszi a szigorúbb elrendezéseket és a jobb teljesítményt, miközben lehetővé teszi fejlettebb érzékelőrendszerek fejlesztését a bevált, megbízható 180 nm-es platformunk segítségével.”
Forrás: autonomousvehicleinternational.com
Olvasási idő: 2 perc 44 másodperc
Az Nvidia elindított egy átfogó, iparágat meghatározó önvezető jármű (AV) szoftverplatformot, hogy felgyorsítsa a biztonságos, intelligens közlekedési innovációk nagyszabású bevezetését az autógyártók, teherautó-gyártók, robotaxi-cégek és startupok számára világszerte.
A teljes értékű Nvidia Drive AV szoftverplatformot az Nvidia gyorsított számítási teljesítményével kombinálták, amelynek célja, hogy robusztus alapot biztosítson az iparágnak a mesterséges intelligencia alapú mobilitás számára.
Teljes körű szoftvermegközelítés
Az Nvidia Drive moduláris és rugalmas megközelítést kínál, lehetővé téve az ügyfelek számára a skálázást a teljes technológiai csomag vagy az igényeiknek megfelelő kiválasztott komponensek adaptálásával. A szoftverarchitektúra támogatja a valós idejű érzékelőfúziót és a folyamatos fejlesztést a vezeték nélküli frissítéseken keresztül.
Skálázható kialakítása lehetővé teszi az autógyártók számára, hogy kiválasztott fejlett vezetéstámogató funkciókat – például térhatású környezet érzékelését, automatikus sávváltást, parkolást és aktív biztonságot – alkalmazzanak a 2++ és 3. szintű járművekben, miközben utat nyit a magasabb szintű automatizáláshoz a technológia és a szabályozások fejlődésével.
Az AV szoftverhez csatlakozik az Nvidia három számítógépes megoldása, amely a teljes AV fejlesztési folyamatot lefedi, és amelynek célja az önvezető járművek nagymértékű, biztonságos telepítésével kapcsolatos kihívások kezelése.
A három számítógép között megtalálható az Nvidia DGX rendszer és GPU a mesterséges intelligencia modellek betanításához és az AV szoftverek fejlesztéséhez; az Nvidia OVX rendszereken futó Nvidia Omniverse és Nvidia Cosmos platformok a szimulációhoz és a szintetikus adatok generálásához, amelyek lehetővé teszik az autonóm vezetési forgatókönyvek tesztelését és validálását, és az intelligens gyári műveletek optimalizálását; valamint az autóipari minőségű Nvidia Drive AGX fedélzeti számítógép a valós idejű érzékelőadatok feldolgozásához a biztonságos, nagymértékben automatizált és autonóm vezetési képességek érdekében.
A generatív mesterséges intelligencia alkalmazása
A legtöbb közlekedési baleset emberi tényezőkhöz köthető. A mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek megoldást jelentenek a közúti biztonság javítására, de egy olyan autonóm rendszer felépítése, amely biztonságosan képes navigálni a fizikai világban, kihívást jelent. Az audiovizuális szoftverek fejlesztése hagyományosan moduláris megközelítésen alapult, különálló komponensekkel az érzékelés, az előrejelzés, a tervezés és az irányítás terén. Az Nvidia Drive egy egységes megközelítést kínál, amely mélytanulást és alapmodelleket használ, amelyeket az emberi vezetési viselkedés nagy adathalmazain képeztek ki az érzékelőadatok feldolgozásához és a jármű műveleteinek közvetlen vezérléséhez, kiküszöbölve az előre meghatározott szabályok vagy a hagyományos moduláris folyamatok szükségességét. Ez lehetővé teszi a járművek számára, hogy hatalmas mennyiségű valós és szintetikus vezetési viselkedési adatból tanuljanak, hogy biztonságosan navigáljanak az emberihez hasonló döntéshozatallal.
Az Nvidia Omniverse AV szimulációs tervrajza támogatja a fejlesztési folyamatot azáltal, hogy lehetővé teszi a fizikailag pontos szenzorszimulációt az önvezető járművek betanításához, teszteléséhez és validálásához. Az Nvidia három számítógépes megoldásával együtt használva lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy az ember által megtett több ezer kilométert több milliárd virtuálisan megtett kilométerré alakítsanak, javítva az adatminőséget és támogatva az önvezető járműrendszerek hatékony, skálázható és folyamatos fejlesztését.
Végponttól végpontig tartó biztonság
Az Nvidia idén korábban elindította az Nvidia Halos-t, egy teljes körű biztonsági rendszert, amely hardvert, szoftvert, mesterséges intelligencia modelleket és eszközöket integrál, hogy biztosítsa az audiovizuális fejlesztés és telepítés biztonságosságát a felhőből az autókba. A Halos védőkorlátokat biztosít az audiovizuális biztonság érdekében a szimuláció, a képzés és a telepítés során.
Ennek a biztonsági keretrendszernek a kulcsfontosságú részét képezi az Nvidia DriveOS biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező ASIL B/D operációs rendszer az önvezető autókhoz.
Az Nvidia szerint a Halos és az intelligens, adaptív érzékelők támogatásával az AV-csomag képes biztosítani azokat az eszközöket, számítási teljesítményt és alapvető mesterséges intelligencia modelleket, amelyekre szükség van a biztonságos, intelligens mobilitás felgyorsításához.
Forrás: autonomousvehicleinternational.com
Olvasási idő: 3 perc 20 másodperc
A mesterséges intelligencia által vezérelt autonómiához adatautomatizálást biztosító Foretellix kibővítette Foretify platformját azáltal, hogy integrálta azt az Nvidia Omniverse Blueprint for Autonomous Vehicle Simulation és az Nvidia Cosmos Transfer World Foundation Model programokkal, lehetővé téve az önvezető járművek fejlesztői számára a fejlesztési idő csökkentését és jelentős költségmegtakarítást.
A fizikai mesterséges intelligencia határterületének megjelenése lehetőséget kínál az audiovizuális fejlesztőknek, hogy felgyorsítsák a teljesen autonóm járművekre való átállást. A vállalat szerint azonban három fő kihívást kell leküzdeni ahhoz, hogy kihasználhassák a mesterséges intelligencia által biztosított fejlesztési sebességet : az audiovizuális fejlesztőknek olyan módszerre van szükségük, amellyel a mesterséges intelligencia által biztosított fejlesztési sebességből a lehető legtöbbet hozhatják ki: az audiovizuális fejlesztőknek olyan módszerre van szükségük, amellyel a mesterséges intelligencia által vezérelt technológia kiszámíthatatlanságára való felkészülés során betaníthatják a mesterséges intelligencia által vezérelt motorokat – az audiovizuális rendszerbiztonság validálása minden realisztikus forgatókönyvben elengedhetetlen ahhoz, hogy nagy léptékben bevezessék az autonóm rendszereket; és a mobilitási iparágnak, beleértve a flottaüzemeltetőket, az audiovizuális fejlesztőket és a biztosítótársaságokat, független adatmeghajtású értékelési keretrendszerre van szüksége, amely méri ezen autonóm rendszerek biztonságát, mielőtt azokat a közutakon telepítenék.
A Foretellix kifejlesztette a Foretify adatautomatizálási eszközláncát, hogy mesterséges intelligenciával hajtott AV-vermeket képezzen azáltal, hogy automatikusan kurálja a valós megtett kilométerekből származó betanítási adatokat, és kiegészíti azokat generált szintetikus forgatókönyvekkel. Az eszközlánc változatos szenzor-szimulációs adatokat is biztosít, amelyeket az Nvidia Omniverse és a Cosmos segítségével generált hiperrealisztikus variációkkal egészítenek ki. A mesterséges intelligenciával hajtott AV-vermet hatalmas mennyiségű realisztikus szintetikus adat generálásával validálják, tízszeresére növelve az optimális üzembiztonsági szint elérésének hatékonyságát egy adott üzemi tervezési tartományon (ODD) belül. Továbbá a Foretify egy adatvezérelt biztonsági értékelési keretrendszert használ a valós és szimulációs vezetési adatok teljesítményének értékelésére, és méri a lefedettséget, hogy független bizonyítékot szolgáltasson a rendszer biztonsági esetére.
A Foretellixet olyan vezető befektetők alapították, mint a Toyota Woven Capitalja, a Temasek, a Volvo és az Nvidia. A vállalatot az összetett rendszerek adatvezérelt ellenőrző és validációs eszközeinek úttörői alapították. Az alapító csapat Verisity, Intel és Cadence Design Systems által végzett, lefedettségvezérelt módszertanok, ellenőrzés és validáció terén végzett alapvető munkája ma már széles körben elterjedt a félvezetőiparban, és a Foretify alapját képezte. A Foretellix ügyfelei közé tartozik a Daimler Truck leányvállalata, a Torc, a Volvo, a Mazda, a Woven by Toyota és a Nuro.
„A Foretellixet használjuk validációs rendszerünk részeként, amely a városi és autópálya-optikai eszközök nagyméretű forgatókönyv-generálását a valós naplók elemzésével ötvözi” – mondta Tilo Schwarz, a Nuro Driver mérnöki alelnöke.
„A Foretellix értékes partner a küldetésünkben, hogy 2027-re kereskedelmi forgalomba hozzuk az önvezető teherautókat” – mondta Peter Vaughan Schmidt, a Torc vezérigazgatója. „Az adatautomatizálási eszközláncuk lehetővé teszi a nagyméretű szimulációt és a szigorú forgatókönyv-tesztelést, amelyek elengedhetetlenek a fizikai AI 4-es szintű autonóm rendszerünk validálásához, és biztosítják, hogy a biztonság továbbra is minden tevékenységünk középpontjában álljon.”
„A fizikai mesterséges intelligencia gyors sávot teremt az autonómiához, amely végső soron javítja életminőségünket és milliók életét menti meg, de ennek megvalósításához intelligens, adatvezérelt megközelítésre van szükség a mesterséges intelligencia inherens korlátainak kezeléséhez” – tette hozzá Ziv Binyamini, a Foretellix vezérigazgatója és társalapítója. „Az autonóm rendszerek biztonságának képzése, validálása és bizonyítékokkal való ellátása a legfontosabb mozgatórugói ennek az iparágnak a fejlődéséhez. A Foretellix megoldása elősegíti az innovációt és csökkenti a belépési korlátokat az audiovizuális rendszerfejlesztők, járműgyártók és vállalkozók számára, demokratizálva az önvezető autonómia felé vezető utat.”
A Foretify a közelmúltban kibővítette szimulációs képességeit az Nvidia Omniverse Blueprint for Autonomous Vehicle (AV) Simulation és az Nvidia Cosmos Transfer World Foundation Model integrációjával. A hiperrealisztikus szenzorszimuláció hozzáadása a Foretify viselkedési forgatókönyv-szimulációjához felgyorsítja a mesterséges intelligenciával támogatott AV-képzést és validációt a gyorsabb fejlesztés és telepítés érdekében.
„Az Nvidia Omniverse és az Nvidia Cosmos kihasználásával a Foretify eszközkészlet nagy pontosságú tesztelési forgatókönyveket és betanítási adatokat képes kiértékelni és generálni nagy léptékben” – mondta Zvi Greenstein, az Nvidia Autonóm Járművek Infrastruktúrájáért felelős vezérigazgatója. „A Foretellix adatautomatizálási eszközkészlete biztosítja azokat a betanítási, validálási és biztonsági értékelési adatokat, amelyek a mesterséges intelligencia által vezérelt autonómia biztonságos telepítéséhez szükségesek.”
A Foretellix Foretify viselkedés-szimulációs technológiájának és az Nvidia szenzor-szimulációs technológiájának integrációját az Év Szimulációs Innovációja díjjal ismerték el a 2025-ös Automotive Testing Technology International Awards díjátadón.
Forrás: autonomousvehicleinternational.com
Olvasási idő: 1 perc 32 másodperc
Az Elektrobit stratégiai partnerséget jelentett be a Metoakkal, egy kínai intelligens vezetési megoldásokat szállító céggel. A partnerség az Elektrobit EB corbos Linux biztonsági alkalmazási rendszerét – egy nyílt forráskódú operációs rendszert, amely megfelel az autóipari funkcionális biztonsági szabványoknak –, valamint a Metoak nagy teljesítményű chipjeit és intelligens vezetési algoritmusait használja fel a szoftveresen definiált jármű-technológia (SDV) széles körű elterjedésének és ökoszisztéma-fejlődésének felgyorsítása érdekében.
Az e partnerség keretében megvalósuló első tömeggyártási projekt a kezdeti fázisába lépett, és a sztereoszkopikus látásérzékelés és a többszenzoros fúziós technológia áttöréseire összpontosít. A Metoak chipjeit és az Elektrobit biztonságkompatibilis nyílt forráskódú operációs rendszerét használva a projekt célja a következő generációs, nagy teljesítményű, költséghatékony ADAS vezérlők fejlesztése sávtartáshoz, automatikus vészfékezéshez és egyéb funkciókhoz. A tömeggyártás várhatóan 2026 elejére indul.
A vállalatok közölték, hogy együttműködnek majd az ASIL D tanúsítvánnyal rendelkező Classic AUTOSAR szoftverek és szolgáltatások fejlesztésében a valós idejű kommunikáció és a funkcionális biztonsági architektúrák optimalizálása érdekében. Az L3 autonóm vezetési tartományvezérlő algoritmusok közös fejlesztése a rendszer reagálóképességének és megbízhatóságának javítását célozza. A partnerek egy helyi ökoszisztéma kiépítését is tervezik a „hazai chipek + nyílt forráskódú rendszer” modell népszerűsítése érdekében, felgyorsítva az EB corbos Linux for Safety Applications autógyártók körében való elterjedését.
Yaojie Lu, a Metoak vezérigazgatója elmondta: „A »sztereó látás + mesterséges intelligencia kettős meghajtású« technológia úttörőiként elkötelezettek vagyunk amellett, hogy differenciált, költséghatékony érzékelési megoldásokat kínáljunk az autóipar és a robotika számára. Az Elektrobittel való partnerség az EB corbos Linux for Safety Applications rugalmasságát ötvözi a Metoak teljes körű képességeivel, lehetővé téve az iparágvezető pontosságot és alkalmazkodóképességet.”
Maria Anhalt, az Elektrobit vezérigazgatója hozzátette: „A szoftveresen definiált járművek sikere az iparágunkon belüli nyitottság és együttműködés szintjétől függ. Izgatottan várjuk, hogy az első és egyetlen, az autóipari funkcionális biztonsági szabványoknak megfelelő nyílt forráskódú operációs rendszer tömeggyártásba kerüljön, és büszkék vagyunk arra, hogy a Metoakkal és más helyi partnerekkel közösen definiálhatjuk a következő generációs autóipari szoftvereket.”
Forrás: autonomousvehicleinternational.com
Olvasási idő: 2 perc 14 másodperc
A szimulációs szoftverekre szakosodott rFpro egy rendkívül részletes digitális modellt fejlesztett ki egy vidéki úthálózatról Harbury falu közelében, Warwickshire megyében, az Egyesült Királyságban. A modell többfunkciós szimulációs megoldást kínál a járműfejlesztéshez, a járműdinamikától és az automatizált vezetéstől kezdve a hajtásláncon és a fényszóróhangoláson át.
A digitális ikerpár 17,5 km hosszan húzódik, és több mint 230 épületet, 190 választható parkolóhelyet, 660 lefolyófedelet és több mint 2000 útszéli objektumot, például lámpaoszlopokat, közlekedési táblákat és közlekedési lámpákat foglal magában. Ez magával ragadó élményt teremt mind az emberi vezetők, mind a járművek érzékelő rendszerei számára.
A Harbury modellt földmérési minőségű lidar adatok felhasználásával hozták létre, biztosítva az 1 mm-es magasságpontosságot az útfelületen, így a modell alkalmas a járműdinamikai finomhangolásra. A virtuális útvonal tipikus brit B-utakat tartalmaz, hullámos kanyarokat és egyenetlen felületeket imitálva. Emellett olyan jellemzőket is tartalmaz, mint a fekvőrendőrök, fényvisszaverő útszegélyek (közismert nevén macskaszemek), vízelvezető fedelek, kátyúk és hídtágulási rések. Ezek az elemek biztosítják, hogy a mérnökök nagy pontosságú és megismételhető környezetben tudják felmérni a jármű rugózási kényelmét, kormányreakcióját és alvázviselkedését.
A járműdinamikai fejlesztés mellett a modell támogatja az ADAS és az autonóm járművek tesztelését különféle kereszteződésekben, körforgalmakban és kihívást jelentő útelrendezésekben. A modell OpenDrive hálózattal kerül forgalomba, amely lehetővé teszi forgalmi forgatókönyvek és határhelyzet-tesztek beállítását gazdag virtuális környezetben. A Harbury modell integrált terepi adatokkal készült, amelyek elengedhetetlenek az ADAS rendszer validációs teszteléséhez.
Az rFpro teljesen integrált szimulációs megoldásán, az AV Elevate-en keresztül a Harbury modell felhasználható nagy pontosságú szintetikus betanítási adatok előállítására gépi tanulási algoritmusokhoz. A felhasználók véletlenszerűsíthetik vagy célzottan vezérelhetik a gyalogosokat, a forgalmat és a parkoló járműveket, módosítva azok típusát, színét, sőt, akár a járművek szennyezettségét is, így változatos tesztforgatókönyveket hozhatnak létre. Az rFpro szoftver lehetővé teszi a környezeti feltételek, például a napszak, az időjárás és az utcai világítás teljes körű ellenőrzését is.
„A gépi tanulási algoritmusok változatos vizsgálata elengedhetetlen az érzékelési modell túlspecializáltságának elkerülése érdekében” – mondta Josh Wreford, az AV Elevate termékmenedzsere az rFpro-nál. „Például, ha egy érzékelési modellt csak normál ruházatú gyalogosokra fejlesztünk ki, akkor összezavarodik, amikor egy láthatósági mellényt viselő emberrel találkozik. De ez igaz a kisebb részletekre is, például az útburkolati jelekre és jelzésekre. Bele kell számolnunk a való világ szabálytalanságait és árnyalatait; ezért a digitális modelljeink tökéletesen tökéletlenek.”
Például, bár az útburkolati jelek hosszát, szélességét és távolságát előírások határozzák meg, a valóságban ezek mérete változó, elhalványulnak, és nem mindig felelnek meg a pontos előírásoknak. Ennek eredményeként a modellben található 2900 útburkolati jelet, összesen több mint 44 km festékvonalat, egyenként hozták létre, hogy pontosan reprodukálják a valós világot.
A Harbury útmodell a legújabb kiegészítés az rFpro több mint 190 digitális modellt tartalmazó, egyre bővülő könyvtárában, amely közúti útvonalakat, tesztpályákat és versenypályákat is tartalmaz. A szoftvert már egy nagyobb brit járműgyártó is átvette.
Forrás: autonomousvehicleinternational.com
Olvasási idő: 47 másodperc
A Honda bejelentette, hogy együttműködik a fejlett vezetéstámogató technológiák fejlesztése terén a Momentával, egy kínai székhelyű vállalattal, amely szakértő a nagyfelbontású térképek helyett mesterséges intelligenciát használó fejlett vezetéstámogató technológiák terén. Ennek eredményeként a rendszerek a navigációs rendszeren keresztül beállított úti cél megadása után már képesek önállóan vezetni/működtetni a járművet. A Honda tervei szerint ezt a technológiát a jövőbeli modelljeiben is bevezeti.
A Honda a 2025-ös Auto Shanghai kiállításon bemutatta a GAC Honda GT és a Dongfeng Honda GT exkluzív kínai elektromos jármű sorozatát. A GAC Honda GT és a Dongfeng Honda GT modelleket a 烨 (yè) Ye sorozat zászlóshajó modelljeiként fejlesztették ki. A cég tervei szerint a DeepSeek mesterséges intelligencia technológiáit is felhasználják majd ezekhez a járművekhez. A Honda a közelmúltban átvette a DeepSeek mesterséges intelligencia technológiáit. Minden jövőbeli Ye sorozatú modell DeepSeek mesterséges intelligenciával lesz felszerelve, és a Honda azt tervezi, hogy a piacon már lévő Ye P7 és Ye S7 modellekhez vezeték nélkül frissítést biztosít.
Forrás: autonomousvehicleinternational.com
Olvasási idő: 2 perc 1 másodperc
A Plus megerősítette, hogy virtuális sofőrje, a SuperDrive, a közelmúltban teljesítette a teljesen autonóm működés és a fejlett biztonsági manőverek sofőr nélküli kezelésének validációs tesztjeit. A zárt tesztpályán bemutatott teszt az önvezető teherautók mesterséges intelligenciájával foglalkozó szoftvercég szerint bemutatja, hogy hogyan javítja folyamatosan mesterséges intelligencia alapú önvezető szoftverének biztonságát, megbízhatóságát és fejlettségét, miközben a SuperDrive-val integrált, gyárilag gyártott, vezető nélküli teherautók kereskedelmi bevezetésére készül.
A teljesen redundáns érzékelőkkel és számítógépekkel felszerelt SuperDrive teherautó validálása fontos mérföldkő a vezető nélküli teherautók gyári gyártásának megkezdéséhez vezető ütemtervben. A SuperDrive a fülkében tartózkodó vezető vagy távoli beavatkozás nélkül működtette a teherautót. A vezető nélküli teherautó teljes mértékben a Plus önvezető technológiájára támaszkodott a komplex, valós idejű vezetési döntések meghozatalában.
A SuperDrive rendszert teljes körű mesterséges intelligencia modellek segítségével képezik ki, hogy dinamikusan kezelje a váratlan helyzeteket, amikor a teherautó számára már nem biztonságos az úton való haladás. A SuperDrive Autonóm Tartalék Rendszere (AFS) biztosítja, hogy az önvezető rendszer hardvere és szoftvere mindenkor rugalmas és működőképes legyen. Az ismételt vezető nélküli tesztek igazolták, hogy amint az AFS azonosít és megerősít egy problémát, például érzékelőhibát, szoftvermodul-hibát vagy útlezárást, megbízhatóan a legbiztonságosabb útvonalra irányítja a SuperDrive-ot, legyen szó akár a sávjában történő lassú megállásról, akár az út szélére húzódásról és a jármű megállításáról. A szigorú tesztek, amelyek évekig tartó biztonsági validáció és szimulációk, zárt pályák és közutak felhasználásával végzett szigorú tesztelés eredményei, a rendszer teljesítményének és az AFS hatékonyságának bizonyítékai.
„Az önvezető teherautók a fizikai mesterséges intelligencia egyik legújítóbb alkalmazását jelentik. Amikor a vezető nélküli teherautók kereskedelmi forgalomba hozataláról van szó, kritikus fontosságú, hogy önvezető szoftverünk képes legyen kezelni a vezetés és a fizikai világgal való interakció várható és váratlan összetettségét. A biztonság mindig is prioritás marad” – mondta David Liu, a Plus vezérigazgatója és társalapítója. „Tudatos lépéseket teszünk a biztonságos és skálázható, gyárilag épített, SuperDrive-val ellátott önvezető teherautók tesztelése, validálása és leszállítása érdekében, amelyek megfelelnek az árufuvarozási ágazat szigorú követelményeinek.”
A Plus önvezető rendszerével több mint 8 millió kilométert tett meg valós körülmények között. A SuperDrive kereskedelmi bevezetésének fejlesztése és előkészítése részeként Texasban és Svédországban is folynak közúti tesztek. A biztonságos és skálázható bevezetés érdekében a Plus a világ legnagyobb teherautó-gyártóival, köztük a Traton Group Scaniájával és MAN-jával, valamint a Hyundai és az Iveco nemzetközi márkákkal együttműködve hoz létre gyárilag gyártott, vezető nélküli teherautókat Európába és az Egyesült Államokba. A Plus a TIER IV-gyel is együttműködik, hogy vezető nélküli teherautókat indítson Japánban, és ezzel kezelje az országban tapasztalható kritikus vezetőhiányt.
Forrás: autonomousvehicleinternational.com
Olvasási idő: 35 másodperc
A Nippon Steel Corporation, Japán legnagyobb acélgyártója és a világ egyik vezető acélgyártója, valamint a Tier IV, amely nyílt forráskódú szoftvereket kínál az autonóm vezetéshez, együttműködik az acélszállítás nehéz teherbírású autonóm járművekkel való automatizálásán, és a technológiát az acélgyártó nagoyai üzemében kívánja bevezetni a 2025-ös pénzügyi évben.
A vállalatok a 2023-as pénzügyi év óta együttműködnek a munkaerőhiánnyal kapcsolatos kihívások autonóm vezetési technológiával való megoldásában. A logisztika optimalizálása és az üzembiztonság fokozása érdekében a Nippon Steel erőfeszítéseket tesz az olyan járművek automatizálására, mint az acéllemezekkel megrakott raklapokat szállító speciális járművek.
A Tier IV referenciaterveket kínál az autonóm vezetési rendszerek fejlesztésének és telepítésének egyszerűsítésére. Ebben az együttműködésben a gyári logisztika referenciaterveit testre szabják, hogy autonóm meghajtórendszert fejlesszenek ki az acélszállításhoz.
Forrás: autonomousvehicleinternational.com
