Simcenter
Simcenter SCAPTOR system
Zeichnen Sie Daten zum automatisierten Fahren zuverlässig auf und nutzen Sie diese mit einer integrierten Lösung für die Erfassung und Speicherung von ADAS-Daten.
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Warum Simcenter SCAPTOR?
Gewährleistung eines sicheren, komfortablen und effizienten autonomen Fahrzeugbetriebs
Simcenter SCAPTOR erfasst, speichert, anonymisiert, analysiert und gibt Terabytes an sensorischen Rohdaten und ECU-Daten (Electronic Control Unit) im Fahrzeug wieder. Unsere Simcenter-Lösung erfasst reale, unkomprimierte Sensordaten über eine fahrzeuginterne Hochgeschwindigkeitserfassung.
Simcenter SCAPTOR enthält auch die Software, mit der Sie für jedes Szenario und zur richtigen Zeit auf geeignete und relevante Daten zugreifen, diese suchen und abrufen können. Die erweiterte automatische Annotation hilft Ihnen, eine strukturierte dynamische und statische Umgebung für jede Szene zu erstellen.
Sichere, anonymisierte Daten
Durch modernste Anonymisierung können Sie sicherstellen, dass die Daten rechtliche Auflagen und Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einhalten. Simcenter SCAPTOR unterstützt Sie bei der Bewertung der Leistung in jedem relevanten Szenario, indem es anpassbare Sicherheitsanalysen anwendet. Wichtige Kennzahlen sind leicht verfügbar und basieren auf international anerkannten Best Practices.
Entdecken Sie Simcenter SCAPTOR für die Datenerfassung autonomer Fahrzeuge
Fahrautomatisierungssysteme erfordern eine große Menge nicht beeinträchtigten Daten aus der Praxis. Das Sammeln dieser Rohdaten ist für das Training und die Validierung der Fahrautomatisierungsalgorithmen unerlässlich. Wie können Fahrzeughersteller diese Daten effizient erfassen und gleichzeitig die Benutzerfreundlichkeit und Durchsuchbarkeit sicherstellen?
Simcenter Simcenter SCAPTOR – Funktionen
Prüfung autonomer Fahrzeuge
Simcenter SCAPTOR beschleunigt die Entwicklung von autonomem Fahren mit mehreren Sensoren und fortgeschrittenen Fahrerassistenzsystemen (ADAS). Der Hochgeschwindigkeits-Datenrekorder für autonome Fahrzeuge erfasst einen kontinuierlichen, echten und unkomprimierten Datenfluss. Die zeitsynchrone Wiedergabe von Rohdaten hilft bei der Entwicklung von Computer-Vision- und Machine-Learning-Modellen, die autonome Fahrzeuge antreiben.
