自動駐車開発ソリューション

あらかじめ用意されたODD分類、シミュレーションマップ、テストスイートで開発をスタートできます。

タクソノミー、マップ、3Dコンテンツ、テストケースをGUI、パラメータベースのアプローチ、自然言語を使用してカスタマイズするツールで、ODDのロングテールに適応します。
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クラウドオーケストレーションでODD全体にシミュレーションをスケール可能です。

超音波センサー、フィッシュアイと通常のカメラ、レーダー、lidarといったマルチセンサーシミュレーションで自動駐車システムを正確にモデル化し、より安全なAPSを開発します。

ログ再シミュレーションやセンサーSIL、HILを活用することで、センシング、認識、エンドツーエンドのAPSスタックを確実に開発、テスト、検証できます。

データマイニングと、生成モデルを活用してログのメタデータを充実させ、検索を簡素化するオートラベリングツールを使用して、ドライブログからトレーニングデータセットを効率的にキュレートします。
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古典的および生成的なセンサーシミュレーションの両方を使用してレンダリングされるアノテーションと多様なバリエーションを持つ駐車スペース、標識、道路標示など特定の合成データセットで実際のデータセットを補完します。

オブジェクトレベルのセンサーが認識処理を模擬するので、チームはプランニング、予測、制御を単体テストできます。

ルールベースおよびデータドリブンの交通弱者（VRU）および入庫・出庫の挙動、駐車の正確性に関する評価基準、物理的に正確なビークルダイナミクスを利用して、プランニング、予測、制御を現実的な環境でテストします。