Elektronik automotive

Verkehrstraining für KI

Wie künstliche Intelligenz Verkehrssituationen vorhersagen kann

Im Projekt KISSaF trainierten ZF, INGgreen und die Technische Universität Dortmund künstliche Intelligenz darauf, die Handlungen von Verkehrsteilnehmern vorherzusagen. So können automatisierte Fahrerassistenzsysteme wie Abstandsregeltempomaten oder Spurwechselassistenten präziser agieren.

ASA Motion Link im Fokus

Microchip kauft ADAS- und Digital-Cockpit-Pionier VSI

Microchip gibt den Abschluss der Übernahme von VSI bekannt, einem koreanischen Pionier...

Diamond Echo von Renault Trucks

Lumineszierender E-Lkw tourt durch Europa

Renault Trucks geht mit einem leuchtenden Elektro-Lkw auf Europa-Tour. Dieses besondere...

Vorintegrierte Plattformlösung

ETAS und Blackberry QNX beschließen Vertriebspartnerschaft

ETAS und BlackBerry QNX wollen gemeinsam eine Softwareplattform vermarkten, die die...

ISO-26262- und ISO/SAE-21434-konform

Tasking präsentiert Compiler-Toolset für RISC-V

Tasking stellt das neue Compiler-Toolset VX-Toolset for RISC-V vor. Der ISO-26262- und...

Neuer ILaS-IC von Inova

Mixed-Signal-Transceiver für ISELED-Netzwerke im Auto

Inova Semiconductors präsentiert einen neuen Mixed-Signal-Transceiver für ISELED-Licht-...

Tronity-App

Ford-Fahrer erhalten Einblick in Fahrzeugdaten

Tronity startet die Zusammenarbeit mit der Ford Motor Company. Nun sind in der...

Personalie

Valeo mit neuem Deutschland-Chef

Holger Schwab übernimmt die Leitung der Valeo-Nationaldirektion Deutschland als...

Leistungsfähigkeit im Fokus

Porsche und ClearMotion kooperieren bei Fahrwerksystemen

Das auf die Entwicklung innovativer Fahrwerksysteme spezialisierte Unternehmen Clear...

Vector Informatik und AbsInt

Korrektes Zeitverhalten ausfallsicherer Systeme sicherstellen

Für autonomes Fahren und X-by-Wire-Systeme ist das korrekte Zeitverhalten...