Innovazione e gestione dei programmi sincronizzata e collaborativa per i nuovi programmi
Aerospaziale e difesa
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Integration of mechanical, software and electronic systems technologies for vehicle systems
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Innovazione dei prodotti attraverso la gestione efficace di processi integrati di formulazione, confezionamento e produzione
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Lo sviluppo di nuovi prodotti si avvale dei dati per migliorare la qualità e la redditività riducendo costi e time-to-market
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Construction, mining, and agricultural heavy equipment manufacturers striving for superior performance
Explore IndustrySoluzioni per macchinari industriali e attrezzature pesanti
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Innovazione nella cantieristica navale per ridurre i costi di sviluppo delle future flotte in modo sostenibile
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Explore IndustryApparecchiature medicali e farmaceutica
"Innovazione di prodotto personalizzata" attraverso la digitalizzazione per soddisfare la domanda del mercato e ridurre i costi
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Explore IndustryScopri come implementare le best practice di ingegneria per gli algoritmi di validazione virtuale dei veicoli autonomi e dei sistemi ADAS
Scopri come implementare le best practice di ingegneria per gli algoritmi di validazione virtuale dei veicoli autonomi e dei sistemi ADAS
Utilizza modelli e scenari virtuali: dalla rappresentazione fedele di scenari di guida alla definizione di traiettorie ottimali e strategie di controllo.
Una delle principali sfide nello sviluppo di sistemi ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems) e veicoli autonomi è rappresentata dalla validazione dei metodi e algoritmi per la percezione, pianificazione e controllo. Il rilevamento dei dati relativi all’ambiente e allo scenario di guida viene effettuato attraverso molteplici sensori e le immagini della telecamera, combinati insieme in modo corretto. Le reti di deep learning vengono formate sulla base dei dati di test di prova. È necessario, inoltre, considerare un'ampia varietà di scenari di traffico al fine di garantire una copertura sufficiente. Questi scenari vengono utilizzati, inoltre, per validare la sicurezza degli algoritmi di controllo.
Grazie alla validazione e ai test virtuali è possibile soddisfare questi requisiti in tempi ragionevoli. Viene creato un framework virtuale che include la rappresentazione dei sensori e lo scenario di traffico, insieme alla dinamica realistica del veicolo.
In questo webinar, i nostri esperti presenteranno e illustreranno i diversi passaggi, dal rilevamento dell'ambiente fino alla definizione e al tracciamento della giusta traiettoria del veicolo, coprendo i seguenti argomenti:
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Una delle principali sfide nello sviluppo di sistemi ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems) e veicoli autonomi è rappresentata dalla validazione dei metodi e algoritmi per la percezione, pianificazione e controllo. Il rilevamento dei dati relativi all’ambiente e allo scenario di guida viene effettuato attraverso molteplici sensori e le immagini della telecamera, combinati insieme in modo corretto. Le reti di deep learning vengono formate sulla base dei dati di test di prova. È necessario, inoltre, considerare un'ampia varietà di scenari di traffico al fine di garantire una copertura sufficiente. Questi scenari vengono utilizzati, inoltre, per validare la sicurezza degli algoritmi di controllo.
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