Zum ersten Mal können autonome Fahrzeuge genau getestet und trainiert werden, ohne reale Straßen zu benutzen. Die Plattform reduziert die Kosten und den Zeitaufwand für die Entwicklung dieser Fahrzeuge erheblich und bietet eine absolut sichere Testumgebung. Zwei große Fahrzeughersteller haben die Technologie bereits übernommen und fahren bereits mehr als 2 Millionen Kilometer...

rFpro hat ein kurzes Video veröffentlicht, das seine End-to-End-Simulationslösung für das Testen, Trainieren und Validieren von Deep Learning-Modellen für autonomes Fahren zeigt. Eine massiv parallele Testumgebung ermöglicht die gemeinsame Nutzung von präzisen, qualitativ hochwertigen digitalen Modellen der realen Welt durch mehrere Ego-Fahrzeuge, jedes mit mehreren Sensor-Feeds, plus Schwarmverkehr und Fußgänger, plus programmierte...

Die Titelgeschichte in der Ausgabe September 2017 der Zeitschrift Automotive Testing Technology International befasst sich mit dem Einsatz von rFpro in ADAS und Deep Learning Autonomous Driving (DLAD). Die Erstellung von Trainingsdaten und die Validierung von Algorithmen für DLAD-Anwendungen ist für rFpro-Kunden zu einem wichtigen Tätigkeitsbereich geworden. Das Ausmaß, in dem rFpro in der Lage ist, reale...

Millbrook Proving Ground hat ein kurzes Video veröffentlicht, in dem beschrieben wird, wie rFpro ein digitales Modell seiner Testeinrichtung erstellt, damit seine OEM- und T1-Kunden ihre Fahrzeugsysteme in der Simulation entwickeln und testen können, bevor sie das echte Testgelände mit physischen Prototypen besuchen. Das Video konzentriert sich insbesondere auf die...

rFpro hat ein Video veröffentlicht, das zeigt, wie rFpro zum Trainieren, Testen und Validieren von DLAD-Modellen (Deep Learning Autonomous Driving) eingesetzt wird. Das Video zeigt einige der Möglichkeiten, wie rFpro zum Testen von DLAD-Modellen (Deep Learning Autonomous Driving) eingesetzt wird. In einigen Clips können Sie die Ansicht von Kamerasensoren sehen, die DLAD-Systeme speisen....

Wie in eeNews berichtet, nutzt der Anbieter von Fahrsimulationssoftware IPG Automotive die Vorteile der Technologie von rFpro, um seinen Kunden ADAS- und autonome Testlösungen anzubieten. Lesen Sie den vollständigen Artikel bei eeNews. Darüber hinaus hat IPG seine APO-Schnittstelle erweitert, um Konfigurationseinstellungen für Tests und Experimente direkt an rFpro zu senden, damit...

Scott Lindstrom, ADAS-Entwicklungsleiter bei Ford, erklärt, wie die von Ansible Motion installierten rFpro-Simulatoren jetzt für die Entwicklung von Straßenfahrzeugen eingesetzt werden. Lesen Sie den vollständigen Artikel bei Vehicle Dynamics International

rFpro wird seit langem verwendet, um Kamerasensor-Feeds für die Prüfung von ADAS und autonomen Systemen in der Simulation bereitzustellen. Ein kürzlich durchgeführtes Projekt erforderte jedoch die Prüfung eines virtuellen Umgebungssensors mit 360-Grad-Sichtfeld in der Simulation. Sensoren mit einem Sichtfeld von mehr als 180 Grad sind keine Seltenheit mehr, zum Beispiel die 250...