Einer der ambitioniertesten Bereiche in der Automobilbranche ist das autonome Fahren. Hochentwickelte Fahrerassistenzsysteme (ADAS) für aktuelle, von Menschen gefahrene Mainstream-Fahrzeuge und Systeme für autonomes Fahren in der Prototyp-Phase verbessern die Sicherheit deutlich und werden viele Leben retten.

Keysight bietet die besten Simulations- und Testlösungen für diese einsatzkritischen Innovationen, um ihre Zuverlässigkeit zu gewährleisten und ihre Genauigkeit und Verlässlichkeit zu validieren und nachzuweisen.

Umsetzung von hochentwickelten Fahrerassistenzsystemen (ADAS)

Von Radar über Kameras bis hin zum Lidar werden Sensortechnologien in Verbindung mit leistungsfähiger KI-Software (künstliche Intelligenz) alle Ebenen von Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) ermöglichen und selbstfahrende Fahrzeuge Wirklichkeit werden lassen.

Keysight hilft Entwicklern und Ingenieuren, die absolute Sicherheit ihrer einsatzkritischen Systeme zu beweisen, indem es Genauigkeit und Zuverlässigkeit mit den besten Simulations- und Testlösungen validiert und demonstriert.

AUTOMOBILRADAR DER NÄCHSTEN GENERATION

Da die Automobilbranche immer weitere Frequenzbereiche des Automobilradars von
24 GHz bis 77-79 GHz und höher verwendet, müssen Sie die Design- und Testherausforderungen berücksichtigen, die mit Testaufbauten, Breitbandmillimeterwellenmessungen (mmWave) und durch den Signal-Rausch-Abstand (SNR) bedingten Verlusten verbunden sind.

Eine erfolgreiche Verifizierung und Leistungsfähigkeit des Radardesigns im Automobilbereich ist durch die Verwendung der fortschrittlichen mmWave-Technologie zur Simulation verschiedener Radarsignale, Analyse und Charakterisierung der Signale möglich.

LIDAR-Zielsimulation

Das Fahrzeug der Zukunft wird die Welt mit Hilfe von LIDAR (Light Detection and Ranging), einer Schlüsselkomponente für autonomes Fahren, mit ganz anderen Augen sehen. Der LIDAR-Zielsimulator von Keysight simuliert Ziele in einer bestimmten Entfernung, die in der echten Welt sonst nicht getestet werden könnten.  

Sie können mit dem LIDAR-Zielsimulator individuelle Ziele und Objekte testen und dabei unterschiedliche Entfernungen, Reflektivität, Formen und Größen einstellen. Mit dem LIDAR-Zielsimulator können Sie Testfälle erzeugen und Designs validieren, bevor Sie sich in die echte Testumgebung begeben. Letzteres kann teuer und zeitaufwändig sein.

Bringen Sie Ihr Wireless-Design für Fahrzeuge schneller auf den Markt

Wireless-Kommunikationstechnologien versprechen, sichereres Fahren und mehr Komfort für autonome Fahrzeuge zu ermöglichen. Sowohl 802.11p DSRC als auch Mobilfunk-LTE-Technologien konkurrieren um die Vision von V2X und darum, das volle Potenzial von ADAS bishin zu selbstfahrenden Fahrzeugen zu realisieren. Mit den Messtechniklösungen von Keysight können Sie das Design und die Herstellung von Wireless-Technologien beschleunigen, die für das autonome Fahren entscheidend sind.

Mit Simulationen Zeit und Kosten sparen

Die Simulation von realen Verkehrsszenarien ist eine äußerst anspruchsvolle Aufgabe. Unabhängig davon, ob die Umgebung des Fahrzeugs in die Designanalyse einbezogen oder das Verhalten einer montierter Fahrzeugantenne während der Fertigung bewertet wird, müssen leistungskritische Sensoren umfangreiche Tests durchlaufen, bevor sie das Werk verlassen. Die SystemVue Radar Library von Keysight bietet hochparametrisierte Simulationsmodelle und übergeordnete Referenzdesign-Arbeitsräume, die es Entwicklern ermöglichen, Betriebsszenarien für Radarsysteme zu erstellen, einschließlich der Erzeugung, Verarbeitung und Umweltauswirkungen von Radarsignalen.

KUNDENSTIMMEN

Ein großer globaler Automobilhersteller entwickelt fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme mit hochfrequenten Radarsensoren mit hoher Bandbreite unter Verwendung der SystemVue Automotive Radar Library Software mit dem branchenführenden Arbiträrfunktionsgenerator M8195A und dem Signalanalysator UXA N9041B. Dadurch konnte er die Entwicklungszeit und -kosten drastisch reduzieren, da die Ingenieure Probleme viel früher im Entwicklungsprozess überprüfen und beheben können.

Weiterführende Literatur

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