간단 사양
자율 주행 자동차의 GT(Ground Truth) 정보를 사용하는 고정밀 물리 기반 센서 시뮬레이션을 확인해 보세요. 사실적인 주행 시나리오에서 여러 센서 시뮬레이션을 사용하여 물리 프로토타입이 기대치를 충족하도록 보장할 수 있습니다.
원하는 주행 시뮬레이터를 사용한 사실적인 주행 시나리오 구현
Ansys AVxcelerate Sensors 솔루션은 설계 프로세스를 가속화하면서 비용이 많이 드는 물리적 프로토타입의 필요성을 줄이기 위해 센서를 가상으로 구현하여 성능을 테스트하고 분석할 수 있는 기회를 제공합니다. 가상 세계에서 사실적인 주행 시나리오를 사용하여 MiL, SiL 또는 HiL 환경에서 레이더, 라이다 및 카메라 센서 인지에 대해 테스트니다.
자율 주행 자동차의 GT(Ground Truth) 정보를 사용하는 고정밀 물리 기반 센서 시뮬레이션을 확인해 보세요. 사실적인 주행 시나리오에서 여러 센서 시뮬레이션을 사용하여 물리 프로토타입이 기대치를 충족하도록 보장할 수 있습니다.
통합 시뮬레이션 시나리오는 자율 주행 차량을 비롯한 차량 제작 과정 전반에서 안전 기능을 확인하는 기능을 가속화하고 개선합니다.
자율주행 시스템은 센서와 임베디드 소프트웨어를 사용하여 위치 측정, 인식, 경로 계획 및 실행을 처리합니다. 이러한 기능은 개발자를 통해 높은 수준의 안전성을 달성할 수 있는 능력이 입증되어야 대중에게 공개될 수 있습니다.
오늘날의 자율 주행 시스템은 대부분 거의 모든 주행 상황에서 올바른 결정을 내릴 수 있도록 학습할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 구축되었습니다. 그러나 이러한 시스템에는 지금까지 안전이 중요한 소프트웨어(예: 상용 항공기 제어 소프트웨어)를 검증하는 데 사용되어 온 상세한 요구 사항과 아키텍처가 결여되어 있습니다. 도로 주행 테스트는 분명히 개발 프로세스의 필수 부분이지만 자율 주행 시스템 및 소프트웨어의 안전성을 검증하려면 수십억 마일의 도로 주행 테스트가 필요합니다. 시뮬레이션을 사용하면 자율 주행 차량의 작동을 간편하게 확인하고 검증할 수 있습니다.
January 2023
The 2023 R1 release brings enhancements on all four fronts - pre & post-processing phase, sensors V&V (radar & lidar), backend processing platform, and seamless ecosystem integration into a third-party driving simulator. These innovations collectively contribute to a well-rounded, simplified, and streamlined user experience.
Learn More about AnsysEasily customize tags to identify assets via unique color mapping. Data tagging and labeling enabled by this feature immensely simplify and automate the AI training exercise by helping to compare the results with ground truth information quickly.
Users can now validate the robustness of their radar digital signal processing (DSP) by artificially inducing gain and noise in the radar sensor model to enhance the quality of simulation results that mimic real-world behavior.
Simultaneously process the workload over multiple nodes & GPUs to significantly reduce the simulation runtime while isolating the sensor output and perception signals.
Users can ease the workflow and reduce the time between world creation and actual simulation. AVxcelerate now offers the capability to create a physics-based track from IPG CarMaker seamlessly- a road network creation tool with all optical and dielectric properties automatically applied to objects.
Users can challenge and optimize the signal processing of their LiDAR models in real-life conditions. Through an API, users can now customize their LiDAR models to simulate their output.
AVxcelerate Sensors는 GT(Ground-Truth) 센서와 카메라, 레이더, 라이다 및 초음파 센서 유형의 시뮬레이션을 손쉽게 통합하며, IPG Automotive CarMaker 또는 Carla와 같은 원하는 주행 시뮬레이터에 인식, 융합 및 제어 기능을 연결하여 정확한 출력을 통해 복잡한 ADAS 시스템과 자율 주행 차량을 가상으로 평가할 수 있게 해줍니다.
센서 동작을 재현하는 강력한 광선 추적 기능을 활용하고, 전용 인터페이스를 통해 센서 출력을 쉽게 검색할 수 있습니다.
AVXCELERATE SENSORS 리소스 및 이벤트
Speos 광학 라이브러리가 자율 주행을 위한 물리학 기반 시뮬레이션 모델링의 사실성과 정확성을 개선하는 방법에 대한 전문적인 인사이트를 확인하십시오.
이 웨비나에서는 Ansys AVxcelerate가 ADAS 및 AV 제품을 효율적이고 경제적으로 제작하여 그 어느 때보다 빠르게 시장에 진출할 수 있도록 지원하는 방법을 중점적으로 설명합니다.
Ansys는 장애가 있는 사용자를 포함하여 모든 사용자가 당사의 제품에 액세스할 수 있는 것이 매우 중요하다고 생각합니다. 따라서 미국 접근성 위원회(508조), WCAG(Web Content Accessibility Guidelines) 및 현재 VPAT(Voluntary Product Accessibility Template) 형식에 따른 접근성 요구 사항을 준수하기 위해 노력합니다.