ADAS 및 자율주행차 개발

자율주행차 앞을 안심하고 안전하게 걸어가고 있는 남자.

자율주행차와 기능은 안전하고, 보안이 유지되고, 인증된 경우에만 성공적으로 배포할 수 있습니다. 그러나 컴퓨터가 인간만큼 또는 인간보다 더 안전하게 운전하도록 구현하기가 예상보다 더 복잡한 것으로 나타났습니다. ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 AV(자율주행차) 영역에 대한 관심이 더욱 고조됨에 따라 Siemens는 설계를 혁신, 최적화 및 검증하는 데 도움이 되는 맞춤형 솔루션을 제공하고 있습니다. Siemens의 강력한 도구를 사용하면 기능적 디지털 트윈, 시뮬레이션, 실제 기록 및 특허받은 중요 시나리오 방법론을 활용하여 안전하고 보안이 유지되며 고성능의 규정을 준수하는 자율주행의 구현을 가속할 수 있습니다.

자율주행차와 기능은 안전하고, 보안이 유지되고, 인증된 경우에만 성공적으로 배포할 수 있습니다. 그러나 컴퓨터가 인간만큼 또는 인간보다 더 안전하게 운전하도록 구현하기가 예상보다 더 복잡한 것으로 나타났습니다. ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 AV(자율주행차) 영역에 대한 관심이 더욱 고조됨에 따라 Siemens는 설계를 혁신, 최적화 및 검증하는 데 도움이 되는 맞춤형 솔루션을 제공하고 있습니다. Siemens의 강력한 도구를 사용하면 기능적 디지털 트윈, 시뮬레이션, 실제 기록 및 특허받은 중요 시나리오 방법론을 활용하여 안전하고 보안이 유지되며 고성능의 규정을 준수하는 자율주행의 구현을 가속할 수 있습니다.

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ADAS 및 AV의 가치 극대화

어떤 ADAS 및 자율 주행 기능이 프로젝트에 가장 큰 가치를 더할지 확인하려면 개발 주기 초기에 이러한 기능을 시스템 제약을 위반하지 않고 기존 전기 및 전자(E/E) 아키텍처에 안심하고 안전하게 효율적으로 통합할 수 있는지 파악해야 합니다. 기능적 디지털 트윈을 사용하여 이러한 기능의 설계 및 최적화를 프런트로딩하면 개발 프로세스 후반부에 과도한 엔지니어링 변경 비용이 발생하기 전에 위험을 평가하고 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 관련 시나리오에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 기능적 디지털 트윈을 구성하는 신뢰할 수 있는 모델은 추적 가능성을 설정하고 물리적 테스트를 시작하기 전에 요구사항의 100%가 충족되었는지 가상으로 검증할 수 있도록 합니다.

알려지지 않고 안전하지 않은 중요한 시나리오에 대한 신뢰 부여

수백만 마일을 주행하는 동안에도 ADAS 및 AV 시스템을 알려지지 않고 안전하지 않은 모든 상황에 노출시키는 것은 불가능합니다. 그러나 시스템은 항상 효과적으로 인식, 예측 및 대응할 수 있어야 합니다. 자율주행차 개발을 위해 Siemens 솔루션을 사용하면 센서 판독값, 차량 역학 및 환경 정보를 포함하여 실제 주행을 기록, 구성 및 저장할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 가상 세계로 전송하고 Siemens의 특허 받은 방법론, 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)을 사용하여 알려지지 않고 안전하지 않은 추가 시나리오를 발견하여 데이터베이스를 확장하고 SOTIF 요구사항을 충족할 수 있습니다. 또한 엔지니어는 가상 환경에서 작업하여 시스템이 적절하게 감지, 사고 및 작동할 수 있도록 하는 센서, 알고리즘 및 제어를 신속하게 개선하고 테스트할 수 있습니다.

모든 수준에서 ADAS 및 AV 설계에 대한 가상 검증

자율주행차는 차량 안팎의 모든 사람의 안전을 보장하기 위해 환경을 인식하고 연결해야 합니다. Siemens 자율 엔지니어링 소프트웨어는 차량과 상호 작용하는 모든 내부 및 외부 시스템을 포괄하는 복잡한 검증 웹을 가능하게 합니다. 루프의 소프트웨어, 루프의 하드웨어, 루프의 드라이버, 루프의 차량과 같은 여러 수준의 시뮬레이션 환경에서 실시간으로 테스트를 선택하여 실행할 수 있으며, 각각은 특정 차량 시스템 테스트를 목표로 합니다. 검증 중에 캡처된 인사이트를 설계에 피드백하여 지속적으로 개선할 수 있습니다. Siemens의 ADAS 및 AV 개발 솔루션은 설계가 요구사항 및 목표를 충족하는지 확인하고 최종 제품이 설계된 대로 작동하는지 검증할 수 있도록 하여 규정을 준수하고 안전성을 제공합니다.

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