Mit Aurelion führt dSpace eine Sensorsimulation für das Testen und Validieren von Funktionen für das autonome Fahren ein. Die Lösung erzeugt in Echtzeit fotorealistische Bilder zur Kamerasimulation und mittels Raytracing eine exakte Umgebung für die Radar- und Lidarsimulation.
Lange bevor ein Prototyp auf die Straße kommt, können Entwickler mit Aurelion, das sich wahlweise in der Cloud oder lokal bei den Anwendern betreiben lässt, Algorithmen für das autonome Fahren bei virtuellen Testfahrten simulativ absichern.
Aurelion ist über alle Phasen des Entwicklungsprozesses einsetzbar – 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, hochpräzise dSpace-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.
Aurelion greift auf eine stets aktuelle und umfangreiche Bibliothek von Sensormodellen zurück. So können neue Sensoren – lange bevor sie auf den Markt kommen – in Simulationslösungen nachgebildet werden. dSpace unterhält dazu dazu Kooperationen mit weltweit führenden Sensorherstellern und baut die Zusammenarbeit mit Entwicklern von Kamera-, Lidar- und Radar-Technologie kontinuierlich aus. Zudem besteht die Möglichkeit, Sensormodelle von Drittanbietern zu integrieren.
Die neue Lösung bündelt Funktionalitäten der dSpace-Anwendungen MotionDesk und SensorSim in einem einzigen neuen Produkt und bietet zudem erweiterte Funktionalitäten und mehr Präzision im Bereich der Sensorsimulation. In Kombination mit weiteren dSpace-Werkzeugen wie den ASM-Simulationsmodellen, der Simulationsplattform VEOS sowie ModelDesk zur Parametrierung bietet dSpace eine durchgängige Lösung für den Test und die Absicherung des Autonomous Vehicle-Stacks.