Aurelion erzeugt in Echtzeit fotorealistische Bilder zur Kamerasimulation und mittels Raytracing eine exakte Umgebung für die Radar- und Lidarsimulation. (Bild: dSPACE)
Die Lösung, die wahlweise in der Cloud oder lokal bei den Anwendern betrieben werden kann, erzeugt in Echtzeit fotorealistische Bilder zur Kamerasimulation und mittels Raytracing eine exakte Umgebung für die Radar- und Lidarsimulation. Mit Aurelion sichern Entwickler bei virtuellen Testfahrten Algorithmen für das autonome Fahren simulativ ab, schon lange bevor ein Prototyp auf die Straße kommt.
Die Sensorsimulation kann über alle Phasen des Entwicklungsprozesses eingesetzt werden – zum Beispiel bei Software-in-the-Loop (SIL)-Tests, Hardware-in-the-Loop (HIL)-Tests oder bei der parallelen Validierung in der Cloud. Die Lösung unterstützt die Entwicklung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Funktionalitäten und Trainingsdaten, darunter das Trainieren und Testen neuronaler Netze.
Eine leistungsfähige 3D-Rendering-Engine, präzise Simulationsmodelle und realistische 3D-Assets wie Fußgänger oder Fahrzeuge ermöglichen die genaue Simulation von Sensoren, Umgebungen, Wetterbedingungen, Helligkeitsverhältnissen (Tag, Nacht) und Materialien. Entwickler können so eine Vielzahl von Szenarien simulieren und Corner Cases durchtesten, die bei realen Testfahrten in der Realität sehr selten vorkommen.
