Az Ansys együttműködik a Cognatával és a Microsofttal egy webalapú automatizált vezetés észlelési platformon (ADPH). Az ADPH Microsoft Azure és negyedik generációs AMD EPYC processzorokon és Radeon PRO GPU-kon fut.

Az ADPH könnyű hozzáférést biztosít az OEM-eknek a gyártók webalapú érzékelőmodelljeihez, lehetővé téve az ADAS és AV funkciók együttes tesztelését és validálását egy virtuális ikertechnológiával rendelkező, nagy pontosságú szimulációs platform segítségével.

Az ADPH lehetővé teszi az OEM-ek és a szenzorgyártók számára, hogy teszteljék és hitelesítsék a tanúsított érzékelőket a különböző iparági szabványok szerint, beleértve a National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) és a New Car Assessment Program (NCAP) által kidolgozottakat. A platform jelenleg Cognata szenzormodelleket tartalmaz hőkamerákhoz, lidar és RGB kamerákhoz, változó objektívtorzítással. A mély neurális hálózat (DNN) technológiáját használja fel, amely lehetővé teszi a fotorealisztikus képeket és szimulációkat.

Az AVxcelerate érzékelők hozzáadásával a felhasználók hozzáférhetnek a fizikai alapú radarmodellekhez, amelyek reprodukálják az EM hullám terjedését a jelerősség és a pontosság javítása érdekében. A radarszimuláció nyers adatokat szolgáltat, amelyek segítségével tesztelhetők és javíthatók a radarjel-interferenciát – például a mozgó objektumok okozta kis frekvenciaváltozásokat (Doppler-effektus) – feldolgozó algoritmusok. Ha egy radargyártó virtuális modelljéhez csatlakoztatják, az AVxcelerate előállítja a szenzor virtuális ikertestvérét, amely segít az OEM-eknek abban, hogy megnövelt előrejelzési pontossággal értékeljék a teljesítményét.

„Izgatottan várjuk, hogy az Ansys radarszimulációs technológiáját integráljuk az ADPH platformba, így az OEM-ek és a Tier 1 beszállítók páratlan szintű pontosságot biztosíthatnak az érzékelők validálásában” – mondta Danny Atsmon, a Cognata alapítója és vezérigazgatója.

A Cognata generatív mesterséges intelligencia átviteli technológiája az AMD Radeon PRO V710 GPU-kkal együtt nagy pontosságú virtuális szenzorok biztosításával továbbfejleszti az RGB kameraszimulációs platformot. Pontosan rögzíti és lemásolja az érzékelők valós viselkedését a szimuláción belül.

„Az Ansys AVxcelerate szenzorplatformja valós idejű radarképességeket tartalmaz a radarkölcsönhatások pontos modellezéséhez összetett környezetben” – tette hozzá Shane Emswiler, az Ansys termékekért felelős alelnöke.”

„Örülünk, hogy együttműködhetünk az Ansys-sel és a Cognatával az automatizált vezetésellenőrzés és -szimuláció javítása érdekében a Microsoft Azure-ban” – mondta Nidhi Chappell, a Microsoft Azure AI-infrastruktúrájáért felelős alelnöke.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Trimble bejelentette, hogy kiterjesztette együttműködését a Qualcomm Technologies vállalattal, hogy precíz helymeghatározási megoldásokat kínálhasson az önvezető járművek számára, az autóktól a nehéz teherautókig.

A Trimble precíz pozicionáló motorját, a Trimble ProPoint Go-t integrálják a Snapdragon Auto 5G Modem-RF Gen 2-vel a 10 cm-en belüli pozicionálási pontosság biztosítása érdekében. Az ezzel a megoldással rendelkező járművek várhatóan 2028-ban debütálnak.

Ez az integráció támogatja a 2+ és a potenciálisan magasabb szintű automatizált vezetési alkalmazásokat nagy pontosságú helymeghatározással az ADAS-hoz (fejlett vezetéstámogató rendszerekhez), valamint a mobil-jármű-mindenhez (C-V2X) funkcióhoz. A Snapdragon Auto 5G Modem-RF Gen 2 segítségével az ügyfelek a 3. szintű autonóm vezetési alkalmazásokat és a C-V2X megoldásokat ugyanazzal a chipkészlettel érhetik el.

„A Qualcomm Technologies és a Trimble közötti folyamatos sikeres együttműködés közös innovációkat és olyan megoldásokat eredményez, amelyek segítenek az ADAS és a C-V2X magasabb szintű megvalósításában az autó- és a távközlési iparban” – mondta Olivier Casabianca, a Trimble helymeghatározási szolgáltatásokért felelős alelnöke.

A ProPoint Go helymeghatározó motort úgy tervezték, hogy a GNSS-jelek fúziójából származó helyzetadatokat biztosítson. Pontos és megbízható centiméter szintű pozíció-, sebesség- és időinformációt biztosít többfrekvenciás GNSS jelek és ASIL-C tanúsítvánnyal rendelkező Trimble RTX korrekciós adatok alapján. Ez a helymeghatározó ökoszisztéma segít a vállalatoknak az automatizált vezetési képességeik fejlesztésében, kiemelten kezelve a biztonságot.

A Snapdragon Auto 5G Modem-RF Gen 2 autóipari csatlakozási platform integrált C-V2X közvetlen kommunikációt, nem földi hálózatokat (NTN), nagy pontosságú többfrekvenciás globális navigációs műholdrendszert (HP-GNSS) és RF front-end (RFFE) funkciókat kínál a főbb szolgáltatók támogatására a kulcsfontosságú spektrumsávokban világszerte.

„Elkötelezettek vagyunk a vezetőtámogató technológiák megvalósítása mellett, az automatizált vezetés elérésére és egy olyan rendszer létrehozására koncentrálva, amely pontosan reagál a környezetére” – mondta Jeff Arnold, a Qualcomm Technologies, Inc. termékmenedzsmentért felelős alelnöke.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Baidu Apollo Platform áttért a 10.0-s verzióra, frissítésekkel a szoftver alaprétegen, az alkalmazásszoftver-rétegen, valamint az eszközök és szolgáltatások rétegén. Az Autonomous Driving Foundation Model (ADFM) most jelentősen javítja az alapvető algoritmusmodulokat, segítve a fejlesztőket a nagyobb teljesítmény elérésében és a költségek csökkentésében.

A CyberRT, az Apollo Open Platform 10.0 nyílt forráskódú, nagy teljesítményű futásidejű keretrendszere a fejlett autonóm vezetéshez szintén frissítésre került. Nulla másolati kommunikációval támogatja a mikroszekundum szintű átvitelt, és 10-szeres teljesítménynövekedést biztosít.

A frissítés legfontosabb elemei közé tartozik az olyan modulok jelentős mérnöki optimalizálása, mint a Driver, a Perception, a Localization és a PnC (tervezés és vezérlés), valamint az olyan új technikák, mint a modellvágás a futási idő hatékonyságának felgyorsítása érdekében. Ezenkívül az L4 autonóm vezetés most már stabilan futhat egyetlen Orin platformon.

A frissítéssel a platform öt új teljesítményelemző eszközt vezet be a többdimenziós adatgyűjtéshez és átfogó monitorozáshoz. A kutatás-fejlesztési költségek csökkentése érdekében a 10.0-s frissítés az ADFM-et használja fel, hogy plug-and-play autonóm vezetési megoldásokat kínáljon. Ezenkívül hozzáadja a BEV-t (madártávlat) és a foglaltsági hálózaton alapuló látás észlelését.

Tanulásalapú döntéshozatalt és pályagenerálást is tartalmaz a vezetési és parkolási forgatókönyvekhez. Végül a frissítéssel a BEV-alapú multimodális fúzió javítja a lokalizáció pontosságát különböző környezetekben, beleértve a beltéri, kültéri, parkoló- és járműsávokat.

Az Open Platform 10.0 immár integrálódik a ROS szoftver-ökoszisztémával, jelentősen csökkentve a szoftverek újrahasználati költségeit. A platform új tartományvezérlőket, lidarokat és inerciális navigációs rendszereket is támogat, így továbbfejlesztett hozzáférést biztosít a fejlesztőknek a könnyebb hardverintegráció érdekében.

A biztonság javítása is a frissítés egyik legfontosabb eleme, több mint 150 biztonsági felügyeleti elemmel, amelyek kiterjednek a hardverre és a szoftverre, a futási környezeti anomáliára és a működési rendellenességekre.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com