자율주차 개발 솔루션

사전 생성된 ODD 분류 체계, 시뮬레이션 맵 및 테스트 세트로 개발을 빠르게 시작하세요.

택소노미, 맵, 3D 콘텐츠, 테스트 케이스를 GUI, 파라미터 기반 접근법, 자연어를 사용하여 사용자 정의하는 도구로 ODD 롱테일에 적용합니다.

클라우드 오케스트레이션을 통해 ODD 전반에서 시뮬레이션을 확장할 수 있습니다.

초음파, 어안 및 직선 카메라, 레이더, LiDAR의 다중 센서 시뮬레이션을 통해 주차 시스템을 정확하게 모델링하여 보다 안전한 APS를 개발합니다.

로그 재시뮬레이션 또는 센서 SIL 또는 HIL을 활용하여 감지, 인식 또는 엔드투엔드 APS 스택을 안정적으로 개발, 테스트 및 검증합니다.

데이터 마이닝과 생성 모델을 활용하여 로그 메타데이터를 개선하고 검색을 간소화하는 자동 라벨링 도구를 사용하여 드라이브 로그에서 교육 데이터 세트를 효율적으로 큐레이션합니다.

클래식 및 생성 센서 시뮬레이션을 사용하여 렌더링되는 주석과 다양한 변형이 있는 주차 공간, 표지판, 도로 표시 등 특정 합성 데이터 세트에서 실제 데이터 세트를 보완합니다.

객체 수준 센서는 지각을 모의하여 팀이 계획, 예측 및 제어를 단위 테스트할 수 있도록 합니다.

규칙 기반 및 데이터 중심의 교통 약자 (VRU) 및 입고 및 출고 거동, 주차 정확성 평가 기준, 물리적으로 정확한 차량 역학을 사용하여 계획, 예측 및 제어를 현실적인 환경에서 테스트 합니다.