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Experte von Velodyne spricht auf globalem Event NVIDIA GTC 2021 darüber, wie Tests von Lösungen für automatisiertes Fahren mit Lidar-Simulationen vorangebracht werden können

Nachrichtenquelle: Business Wire (dt.)
07.04.2021, 23:07  |  136   |   |   

Simulationen spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung und Testung der Kapazitäten von Fahrer-Assistenzsystemen (ADAS, Advanced Driver Assistance Systems) und autonomen Fahrzeugen (AV, Autonomous Vehicles). Andrei Claudiu Cosma, PhD, Leiter autonome Lösungen bei Velodyne Lidar, Inc. (Nasdaq: VLDR, VLDRW), wird auf der jährlich stattfindenden GPU Technology Conference GTC 2021 darüber sprechen, wie Entwickler Lidar-Simulationen zum Replizieren realer Fahrszenarien zur Validierung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von ADAS- und AV-Lösungen nutzen können.

Diese Pressemitteilung enthält multimediale Inhalte. Die vollständige Mitteilung hier ansehen: https://www.businesswire.com/news/home/20210407005974/de/

Andrei Claudiu Cosma of Velodyne Lidar will discuss how developers can use lidar simulation in ADAS and AV solutions during NVIDIA’s annual GPU Technology Conference, GTC 2021. (Photo: Velodyne Lidar)

Andrei Claudiu Cosma of Velodyne Lidar will discuss how developers can use lidar simulation in ADAS and AV solutions during NVIDIA’s annual GPU Technology Conference, GTC 2021. (Photo: Velodyne Lidar)

Die Sitzung mit dem Titel „Lidar-Centric Machine Learning – A Simulator Driven Approach to Model Training, Testing and Validation“ („Ein simulatorgestützter Ansatz zu Schulungen, Tests und Validierung mit Modellen“) findet am 10. April 2021 um 10:00 Uhr PDT (1:00 Uhr MESZ) statt. Melden Sie sich kostenlos auf https://gtc21.event.nvidia.com/ an, um an der Sitzung teilzunehmen.

Die Teilnehmer der Sitzung können über Folgendes mehr erfahren:

  • Die Hauptmerkmale von Lidar-Simulationen, die die Authentizität der generierten Lidar-Punktwolke verbessern. Das ist äußerst wichtig, wenn die erfolgreiche Anwendung des simulierten Modells in der Realität gewährleistet bleiben soll.
  • Die Vor- und Nachteile der Nutzung realer und simulierter Datensätze. Diese Tipps können Entwicklern bei fundierten Entscheidungen bei der Auswahl der Daten für ihre nächsten Schulungsmodelle nützlich sein.
  • Wie die Nutzung simulierter Lidar-Daten zur Identifizierung von Objektklassen mit einzigartiger Lidar-Signatur beitragen können.

Lidar-Simulationen unterstützen eine schnellere Systementwicklung und -bereitstellung durch Ermöglichen einer virtuellen Umgebung zum Testen von Kapazitäten für automatisiertes Fahren bei unterschiedlichen Straßen-, Wetter- und Beleuchtungsverhältnissen. So sind Tests extremer Szenarios möglich, etwa an Ecken und Kanten sowie bei potentiellen Gefahren wie durch Notbremsen und das Ausweichen vor Hindernissen.

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