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  • 康謀方案 | 基于AI自適應迭代的邊緣場景探索方案
    測試 ADAS/AD 系統(tǒng)時，傳統(tǒng) DoE 方法難以覆蓋駕駛邊緣場景，影響自動駕駛性能提升。aiFab方案，以貝葉斯優(yōu)化為核心，依據(jù)碰撞時間等關鍵指標，快速定位高風險場景，高效、低耗地查找與分析極端邊緣案例
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  • 康謀分享 | Nerf和3DGS神經重建技術在自動駕駛模擬中的應用
    AD和ADAS系統(tǒng)需要在能代表真實世界的3D環(huán)境條件下，依靠閉環(huán)驗證確保安全性和性能，然而手工構建的3D環(huán)境很難解決Sim2Real的差距并且在可擴展方面存在一定的局限性。為此康謀為您介紹神經重建如何打破限制，在自動駕駛模擬中的具體應用。
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  • 西門子Simcenter Systems Simulation AmeSim2304
    西門子23年5月發(fā)布了Simcenter Systems Simulation 2304新版本，其中包含了許多令人興奮的新功能，可幫助用戶提高工作速度，應對更復雜的挑戰(zhàn)，更好地集成和探索新的可能性。
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  • 實時仿真平臺在硬件在環(huán) (HIL) 系統(tǒng)中的作用
    實時仿真平臺是硬件在環(huán) (HIL) 系統(tǒng)的核心。它充當虛擬環(huán)境，被測系統(tǒng) (SUT) 在其中與其模擬對象進行交互，從而實現(xiàn)全面測試和驗證。
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  • 自動駕駛究竟需要什么樣的仿真？
    仿真對于自動駕駛的重要性已不言而喻，自動駕駛的仿真通過數(shù)學建模的方式將實際的應用場景進行數(shù)字化還原，建立盡可能接近真實世界的系統(tǒng)模型，無需實車直接通過軟件進行仿真測試便可達到對自動駕駛系統(tǒng)及算法的測試驗證目的?？梢哉f，一套好的仿真環(huán)境可以非常精確地完成對于自動駕駛系統(tǒng)功能性、安全性方面的驗證，從而保障自動駕駛的順利落地。那么，對于自動駕駛而言如此重要的仿真技術目前發(fā)展如何，在未來又將以怎樣的形式助力自動駕駛的量產落地呢？