Ob physikalisches Lidarsensormodell, High-Performance Computing mit mehreren GPUs oder das Training von künstlicher Intelligenz mithilfe von semantischer Segmentierung – das Release 8.0 der Car-Maker-Produktfamilie wartet mit zahlreichen Erweiterungen auf.

Ob physikalisches Lidarsensormodell, High-Performance Computing mit mehreren GPUs oder das Training von künstlicher Intelligenz mithilfe von semantischer Segmentierung – das Release 8.0 der CarMaker-Produktfamilie wartet mit zahlreichen Erweiterungen auf.

Virtuelle Fahrversuche können viel mehr Testfälle abdecken und werden daher immer wichtiger, gerade im Hinblick auf den Test von Fahrerassistenzsystemen. Allerdings sind dafür Produkte nötig, die mit viel Rechenpower arbeiten, wie beispielsweise die neue Carmaker-Version 7.0.

Wer Fahrerassistenzsysteme entwickelt, ist auf viele Millionen von Testkilometern angewiesen. Diese automatisiert und reproduzierbar zu ermitteln, ist Aufgabe des virtuellen Fahrversuchs. Alle im realen Fahrzeug benötigten Sensoren sollen in der Simulation hinreichend genau abgebildet werden.

Wer Fahrerassistenzsysteme entwickelt, ist auf viele Millionen von Testkilometern angewiesen. Diese automatisiert und reproduzierbar zu ermitteln, ist Aufgabe des virtuellen Fahrversuchs. Alle im realen Fahrzeug benötigten Sensoren sollen in der Simulation hinreichend genau abgebildet werden.

Wird die Hardwareplattform von NVIDIDA mit der Simulationssoftware CarMaker verknüpft, lassen sich Deep-Learning-Algorithmen für den virtuellen Fahrversuch trainieren. Damit sollen sichere Systeme für selbstfahrende Autos möglich werden.

In der aktuellen Version 7 von CarMaker sind detaillierte Sensormodelle, RDE-konforme Emissionstests, parallele Simulationen verschiedener Testkilometer auf High-Performance-Computing-Clustern und über 400 neue 3D-Objekte für die virtuelle Testumgebung möglich.

Für die Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen schließen Elektrobit und IPG Automotive eine Partnerschaft. Die Kooperation soll eine erweiterte technische Zusammenarbeit sowie die Bündelung von Know-how und Serviceleistungen ermöglichen.

Sieben Universitäten entwickeln unter der Leitung der RWTH Aachen und Partnern aus der Wirtschaft eine Fahrzeugarchitektur für fahrerlose E-Autos. Damit sollen in den kommenden vier Jahren Kompetenzen in diesem Bereich am Standort Deutschland aufgebaut werden.

In einem Forschungsprojekt soll dem Autofahrer oder hochautomatisierten Fahrzeugen ein umfassender Vorausblick auf die Straße gegeben werden. Eine Software bildet reale Verkehrssituationen und Objekte in Echtzeit dar.