목요일, July 26, 2018 at 정오 미국 EDT
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빅 데이터는 차량이 운전자 지원 및 자율 기능의 증가 수준을 채택함에 따라 거리의 양쪽 기회이자 관심사입니다. 소프트웨어 및 하드웨어 개발자는 ADAS 및 자율 기능이 안전하고 안정적으로 작동하는 데 필요한 엄청난 양의 온보드 데이터를 가장 잘 관리하는 방법에 대해 고심하고 있습니다. 그러나 ADAS 및 자율 주행 차량에 의해 수집 된 데이터는 모든 구성원이 빅 데이터의 가치를 실현하고 동시에 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 방법을 숙고하기 때문에 고려되기 시작한 엄청난 상업적 잠재력을 가지고 있습니다.
SAE International의 편집자들이 진행한 이 테크니컬 웨비나에는 ADAS 및 자동화 차량에 빅 데이터가 무엇을 의미하는지에 초점을 맞출 전문가 패널이 있습니다.
- 자동 이동성 주문형 시스템 채택을 위한 소프트웨어 플랫폼 개발자인 Renovo의 공동 설립자 겸 CEO인 Chris Heiser는 빅 데이터와 관련된 주요 동향에 대해 논의한 다음 고도로 자동화된 차량용 운영 체제 구축, 차량 센서를 통해 테라바이트 단위의 데이터 수집, 수집된 데이터 분석 및 정제에 대해 논의할 예정입니다.
- 시뮬레이션 소프트웨어 전문업체인 rFpro의 기술 책임자인 Chris Hoyle은 OEM과 Tier 1이 CAV 성능과 안전성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수십억 마일의 가상 마일로 확장함에 따라 자율 주행 차량의 시뮬레이션 실험을 현실 세계의 복잡성에 맞게 확장할 때 직면한 과제와 채택된 솔루션에 대해 설명합니다.
- 자율 레벨 2-3을 넘어 레벨 4-5 자율 주행 차량으로 발전함에 따라 ADAS 전자 제어 시스템에서 소프트웨어의 측정, 교정 및 검증에 사용되는 실시간 차량 내 데이터 수집 시스템의 데이터 수집 기능이 크게 향상될 필요성이 커지고 있습니다. 임베디드 시스템 개발을 위한 솔루션 제공업체인 ETAS의 설계 엔지니어링 관리자인 Todd Collins는 이러한 측정 및 교정 시스템의 일부 사용 사례와 증가된 데이터의 동인에 대해 논의할 예정입니다.
청중 Q & A는 기술 프리젠 테이션을 따릅니다.
