Tag Autonomous Vehicle
For the development and validation of systems for autonomous vehicle management, real traffic scenarios are usually simulated and tested in the laboratory. Since pre-processing is carried out directly in the sensor front end with modern radar sensors, this can result in a serious gap in coverage during the testing and validation of object detection. In
For the development and validation of systems for autonomous vehicle management, real traffic scenarios are usually simulated and tested in the laboratory. Since pre-processing is carried out directly in the sensor front end with modern radar sensors, this can result in a gap in coverage during the testing and validation of object detection. In addition,
The DP²4R Gigabit data logger collects raw radar signals between the sensor and preprocessing. The stored signals can then be fed back via the same interface. This allows real traffic situations to be replicated repeatedly in the laboratory and to optimize the processing chain of radar signals. The testing and validation of radar signal processing
Derzeit beschäftigen zwei große Themen die Automobilindustrie: einmal die Ablösung der Verbrennungsmotoren und zum Anderen die Automatisierung des Fahrbetriebs über „Advanced Driver Assistance Systems“ (ADAS) hin zum „Autonomous Vehicle“ (AV). Beide Bereiche setzen komplexe Sensorik voraus. Weltweit entwickeln Ingenieure und Spezialisten die nächste Generation von Sensoren, die es Fahrzeugen ermöglichen, ihre Umwelt zu sehen und
For the development and validation of systems for autonomous vehicle management, real traffic scenarios are usually simulated and tested in the laboratory. Since pre-processing is carried out directly in the sensor front end with modern radar sensors, this can result in a serious gap in coverage during the testing and validation of object detection. In
For the development and validation of systems for autonomous vehicle management, real traffic scenarios are usually simulated and tested in the laboratory. Since pre-processing is carried out directly in the sensor front end with modern radar sensors, this can result in a serious gap in coverage during the testing and validation of object detection. In
Die Automatisierung des Fahrbetriebs über „Advanced Driver Assistance Systems“ (ADAS) hin zum Autonomous Vehicle (AV) setzt eine hochtechnisierte Sensorik voraus. Doch wie lässt sich die Erkennungsrate der ADAS und AV-Sensoren zielgerichtet erhöhen? Weiterlesen auf next-mobility.news
Der DP²4R Datenlogger und Stimulator von embedded brains speichert und stimuliert Rohdaten von datenintensiven Signalquellen und Sensoren, wie beispielsweise Radardaten. Er ist damit zentraler Bestandteil eines HiL-Simulators, beispielsweise für Fahrerassistenzsysteme. Lesen Sie weiter auf hanser-automotive.de
Der DP²4R Datenlogger und Stimulator von embedded brains speichert und stimuliert Rohdaten von datenintensiven Signalquellen und Sensoren, wie beispielsweise Radardaten. Er kann damit Bestandteil eines HiL-Simulators, beispielsweise für Fahrerassistenzsysteme in der Automobilindustrie sein. Lesen Sie weiter auf channel-e.de
ADAS (Advanced Driver Assistance System) oder AV (Autonomous Vehicle)? In der automobilen Zukunft wird hochtechnisierte Sensorik eine entscheidende Bedeutung haben. Spezialisten entwickeln Radar-Sensoren, mit denen das Fahrzeug seine Umwelt sehen und begreifen kann. Um diese Sensoren realisieren zu können, ist der Einsatz von hochintegrierten Controllern erforderlich. Lesen Sie weiter auf www.embedded-design.net
