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雷達場景模擬器 (RSE)：應用案例

創建安全、強大的自動駕駛 (AD) 系統非常複雜。自動駕駛汽車 (AV) 擁有數百個傳感器，需要在車內相互協作以及與其他智能車輛協作。支持自動駕駛功能的軟件演算法最終需要綜合從這些傳感器收集的所有信息，以確保車輛做出適當的響應。這些演算法需要針對涵蓋各種駕駛場景的數百萬個複雜場景進行測試。探索是德科技雷達場景模擬器的三個主要優勢 - 擴展目標模擬、最小距離和包含多個目標的寬視野

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讓自動駕駛變得安全無虞

是德科技汽車和能源解決方案事業群副總裁 Thomas Goetzl 提出了他對自動駕駛汽車未來發展的見解，並說明模擬技術的進步，如何將真實駕駛情境帶入實驗室中。

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以最高自信度提升汽車的自動駕駛程度

全自動駕駛汽車（AV）的願景近在眼前。自動駕駛汽車除可提高交通運輸系統的整體效率外，還可保護駕駛和乘客安全，是其最受關注的優勢。為了提高汽車自動駕駛等級，汽車產業面臨著技術、社會、法律和規範等各個方面的考量。這些問題大多難以掌控，不過排除技術限制，是汽車產業和 OEM 製造商可以做得到的事，以推動未來發展的方向。他們可縮小雷達、光達、攝影機和其他感測器的體積，讓這些元件變得更穩定、成本更低，同時還可改善感測器的偵測和識別軟體效能。有兩個障礙使得業者難以改善這些演算法的訓練；縮小真實路測和軟體模擬測試之間的落差、在真實條件下訓練 ADAS/AV 演算法。本白皮書概述自動駕駛汽車測試和驗證技術的不足、克服挑戰所需的關鍵技術演進，以及如何使用是德科技雷達場景模擬器，增強您對 ADAS 功能的信心。

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模擬功能全力助攻，ADAS 和 AV 測試再進化

建構安全可靠的自動駕駛（AD）系統是項極其複雜的任務。自動駕駛汽車（AV）內部具有數百個感測器，所有感測器都需要與車內和其他智慧汽車內的感測器協同運作。目前有許多支援自動駕駛功能的軟體演算法，它們可合成從感測器收集到的所有資訊，確保自動駕駛汽車能做出適當的回應。這些演算法需要在涵蓋各種駕駛情境的數百萬個複雜場景中進行測試。想要進一步提高自動汽車駕駛等級，有賴於各式各樣的創新，以及相關技術的進步。比方說，持續投資於雷達、光達和攝影機等感測器技術，可提升環境掃描的準確度。每種類型的感測器，各有其優缺點，它們需彼此相輔相成，確保在物體偵測過程中能發揮內建備援能力的效用。汽車產業的前瞻性發展，例如自動駕駛和電子化，有賴於軟體技術的大幅進展。正因如此，汽車開發的重點也逐漸從硬體轉移到軟體。ADAS Level 3 或更高層級的自動駕駛汽車，需針對不斷變動的情境和周圍環境，進行全面的測試和驗證。除了測試數量增加，測試複雜度也會隨之升高。隨著技術突飛猛進，加上產業趨勢不斷變化，研發工程師需以全新思維來研擬 ADAS 和 AV 系統的測試策略。請閱讀白皮書，以便獲得完整的洞察力並了解各個關鍵步驟，進而信心十足地發表嶄新的 ADAS 和 AV 功能。請即下載此白皮書，了解如何執行以下任務：在整個軟體應用開發週期中採用 DevOps（開發與維運）模型，在實驗室中模擬並重現測試情境；了解汽車 OEM 廠商在實驗室中模擬各種情境的技術概念；在高度複雜的多目標情境中，使用雷達感測器快速測試自動駕駛系統。