솔루션
사용 사례
산업
인식 및 측위
검증 및 검정
계획 및 제어
대규모 테스트
로그 시각화 및 분류
지도 작성
시나리오 작성
차량 동역학
Euro NCAP
센서 제품군(Sensor Suite) 설계 및 검증
ADAS
건설 및 광업
자율주행
농업
트럭운송
항공
국방
AMR
제품
시뮬레이션
차량 다이내믹스
데이터 및 지도
검정
Simian
예측, 계획 및 제어
Spectral
센서 시뮬레이션
Orbis
대규모 시뮬레이션 및 CI
Logstream
로그 재시뮬레이션
승용차 및 경트럭
다축 차량
운동학 및 규정준수 테스트
운동학 및 규정 준수 테스트
Strada
로그 데이터 탐색
Meridian
지도 편집 및 분석
Synthetic Datasets
기계학습을 위한 레이블링된 데이터
Traffic Sign Datasets
Basis
검증 및 검정 관리
Applied Test Suites
사전 정의된 시나리오 모음
고객
Toyota
Nissan
Daimler Torc
Volkswagen Group
Kodiak
May Mobility
LG Electronics
사례 연구 전체 보기
회사
채용
개요
블로그
연락처
KR
日本語
English
Deutsch
솔루션
사용 사례
인식 및 측위
계획 및 제어
로그 시각화 및 분류
시나리오 작성
검증 및 검정
대규모 테스트
지도 작성
차량 동역학
Euro NCAP
센서 제품군(Sensor Suite) 설계 및 검증
산업
ADAS
자율주행
트럭운송
국방
건설 및 광업
농업
항공
AMR
제품
시뮬레이션
Simian
예측, 계획 및 제어
Spectral
센서 시뮬레이션
Orbis
대규모 시뮬레이션 및 CI
Logstream
로그 재시뮬레이션
차량 다이내믹스
승용차 및 경트럭
다축 차량
이륜 및 삼륜차
운동학 및 규정준수 테스트
데이터 및 지도
Strada
로그 데이터 탐색
Meridian
지도 편집 및 분석
Synthetic Datasets
기계학습을 위한 레이블링된 데이터
Traffic Sign Datasets
검정
Basis
검증 및 검정 관리
Applied Test Suites
사전 정의된 시나리오 모음
고객
Toyota
Nissan
Daimler Torc
Volkswagen Group
Kodiak
May Mobility
RideFlux
Seegrid
Supernal
사례 연구 전체 보기
회사
채용
개요
블로그
문의하기
deutsch
日本語
English
센서 제품군(Sensor Suite) 설계 및 검증
센서 요구 사항을 정의하고, 여러 공급업체의 옵션을 평가하고, 패키징을 최적화하세요.
워크플로우 참조
“고객에게 고충실도 센서 시뮬레이션을 제공하기 위해 Applied Intuition과 협력함으로써, 센서 통합 프로세스를 크게 간소화하고 궁극적으로 고객의 자율성 확보 시간을 단축할 수 있었습니다.”
마크 프리히틀(Mark Frichtl)
Ouster의 CTO
고객의 도전 과제
첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율주행 차량(AV)의 센서 제품군(Sensor Suite) 성능은 다양한 변수에 따라 달라집니다. 따라서 센서 하드웨어를 선택하고, 배치를 최적화하고, 요구 사항에 따라 테스트하는 것이 어렵습니다.
시장에는 수백 가지의 센서 옵션과 공급업체가 있습니다.
테스트 리그를 만들고 실제 테스트를 설정하는 데 시간과 비용이 많이 듭니다.
차량의 섀시, 운영 설계 도메인(ODD) 또는 기능을 변경할 때마다 최적의 구성에 영향을 미칩니다.
모든 잠재적 센서 세트에 대해 결함, 불리한 조건 및 에지 케이스에 대해 결정론적으로 테스트하는 것은 불가능합니다.
어플라이드의 솔루션
Applied의 물리적으로 정확한 실시간 센서 시뮬레이션 솔루션은 실제 센서를 모델링하고, 수천 개의 잠재적 구성을 테스트하고, 성능을 분석하여 비용을 최소화하면서 성능을 최적화하는 센서 제품군을 식별할 수 있도록 지원합니다.
Applied의 사전 구성된 라이브러리에서 검증된 하드웨어별 센서를 선택하거나 새로운 센서를 유연하게 모델링할 수 있습니다.
센서 및 센서 제품군의 커버리지, 오버랩, 사각지대를 3D로 시각화하여 가설을 수립합니다.
고충실도 시뮬레이션을 실행하여 센서 제품군 성능을 정량적으로 평가하고 비교합니다.
최적화 툴킷으로 시뮬레이션을 확장하여 과도한 계산을 피하면서 새로운 유망 옵션을 효율적으로 탐색합니다.
워크플로우
최적의 센서 제품군(Sensor Suite) 설계 및 검증
01
01
센서 제품군 요구 사항 정의
향후 출시될 차량 기능 및 인식 요구 사항을 기반으로 요구 사항을 정의합니다. 요구 사항을 메트릭 또는 구체적인 테스트 사례에 연결합니다.
Basis
02
02
후보 센서 및 패키징 위치 탐색
차량을 모델링하고 다양한 센서와 센서 패키징으로 실험해 보세요. 시야, 오버랩, 사각지대를 시각화하여 성능을 직관적으로 파악하고 설계 절충점을 찾을 수 있습니다.
Spectral
03
03
시뮬레이션 테스트 실행
물리적으로 정확한 센서 시뮬레이션을 실행하여 결정론적 테스트 배터리에서 수천 개의 센서 제품군을 평가할 수 있습니다. 유망한 센서 제품군을 자동으로 제안하는 알고리즘을 통해 솔루션 공간을 효율적으로 탐색할 수 있습니다.
Simian
Orbis
Basis
04
04
결과 평가
센서 커버리지 및 인식 성능 메트릭을 사용하여 센서 제품군을 정량적으로 비교합니다. 요구 사항에 대한 시스템 성능을 평가합니다.
Basis
혜택
인식 시스템 성능에 미치는 영향
센서 제품군 성능 최적화
전체 솔루션 공간을 고려하고, 에지 케이스의 결함을 노출하며, 최상의 센서 제품군 옵션을 안정적으로 찾습니다.
시장 출시 시간 단축
실제 샘플이 제공되기 전에 출시 예정 센서를 평가하고 시뮬레이션에서 성능을 검증하며 실제 테스트에 소요되는 시간을 90%까지 단축합니다.
비용 절감
다양한 물리적 센서를 구입하고 실제 테스트를 수행하는 데 드는 비용을 절감합니다.
추가 리소스
Applied Intuition Partners With Ouster to Speed Up Customer Deployment of Lidar-Based Perception Systems
Announcing Synthetic Datasets for ML Applications
Training With Synthetic Lidar Data to Improve Perception Model Performance
실제 툴킷 보기
데모 요청하기