dSPACE coopère avec Aves Reality sur la validation de capteurs et d’algorithmes pour les applications de conduite autonome en 3D

dSPAEV et Aves Reality Simulation voiture autonome

L'allemand Aves Reality, éditeur de logiciels pour le traitement automatisé de données spatiales et de reconstruction 3D, et son compatriote dSPACE, fournisseur de solutions logicielles et matérielles pour le développement et le test de systèmes embarqués dans l’automobile, ont conclu un partenariat technologique afin que les développeurs de véhicules autonomes puissent valider des capteurs et des algorithmes lors des essais de roulage virtuels dans une série de scénarios réalistes.

Pour ce faire, Aves Reality apporte ses environnements synthétiques destinés à être intégrés au sein de la solution de simulation de capteurs Aurelion de dSPACE. Dans ce cadre, dSPACE souligne que la validation exhaustive des fonctions pour les voitures autonomes et les opérations de simulation de capteurs nécessitent de grands modèles d'environnement tridimensionnels avec des emplacements, des matériaux et une sémantique réalistes.

Par le biais de cet accord, Aves Reality traite l'imagerie satellite avec une intelligence artificielle et une technologie avancée de jeu vidéo, et produit du contenu 3D à grande échelle. L’environnement Aurelion de son côté utilise les données ainsi fournies pour la simulation des capteurs tels que les caméras, radars et autres lidars installés sur une automobile. La plate-forme Aurelion peut ainsi utiliser des environnements synthétiques pour valider des algorithmes pour des applications de simulation de conduite autonome.

« Nos environnements 3D avec une reconstruction des structures de terrain, des routes, des bâtiments et des zones de végétation sur plusieurs kilomètres carrés, avec des cartes numériques, facilitent les essais de roulage virtuels dans des villes entières sur la base des réseaux routiers existants et de données spatiales formant une base de données réelle, indique Florian Albert, CEO d’Aves Reality. Les environnements de simulation évolutifs et détaillés permettent ainsi de réaliser des projets de développement pour les voitures autonomes avec un risque réduit. »

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