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Acquisition et gestion de données ADAS

Libérer la puissance des données pour la conduite automatisée

L'acquisition et la gestion des données ADAS réduisent la durée et les coûts des tests de conduite et permettent d'optimiser les performances des systèmes en toute sécurité dans des environnements de conduite dynamiques.

Ingénieur de test de logiciels dans un véhicule utilisant le logiciel ETAS pour l'acquisition et la mesure de données

L'acquisition et la gestion des données ADAS sont essentielles pour le développement des fonctions de conduite automatisée. En capturant et en intégrant de multiples entrées de capteurs synchronisées dans le temps et les données internes de l'ECU, elles assurent la validation dans les systèmes de recalcul, le développement axé sur les données et la réutilisation efficace pour les fonctionnalités et les analyses futures. Les données ADAS/AD enregistrées dans le véhicule ou dans l'ensemble de la flotte réduisent la durée et les coûts des essais sur route et garantissent que les systèmes ADAS/AD fonctionnent de manière sûre et efficace dans des scénarios réels.

Relever les défis de l'acquisition et de la gestion des données ADAS

Intégration complexe des données (par exemple, capteurs, ECU, bus)

La capture simultanée de nombreux signaux bruts de capteurs et de données internes provenant de divers systèmes à microprocesseur (µP) et microcontrôleur (µC) constitue un défi majeur. Cela nécessite une intégration sophistiquée afin d'assurer une acquisition de données complète et précise à travers divers composants.

Traitement des données à haut débit et synchronisation temporelle

Il est essentiel de gérer le traitement de flux de données hétérogènes à très haut débit tout en garantissant la synchronisation temporelle. L'analyse précise et en temps réel des données dépend du maintien de la cohérence entre plusieurs flux synchronisés.

Efficacité énergétique et réutilisation des données

Équilibrer la consommation d'énergie du système de mesure tout en permettant la réutilisation des données pour la validation dans des environnements d'essai tels que HoL et HiL est un défi. Une gestion efficace de l'énergie est nécessaire pour éviter la décharge de la batterie du véhicule, tandis que la réutilisation des données est cruciale pour l'efficacité des essais et de la validation.

Transformer les données en informations dont vous avez besoin

Voiture conceptuelle futuriste de couleur sarcelle roulant à toute allure sur des pistes lumineuses

Chez ETAS, nous vous fournissons les outils logiciels nécessaires à la collecte, l'analyse et la visualisation des données embarquées pour un développement efficace basé sur les données et un fonctionnement sûr des fonctions ADAS/AD. Nous vous permettons d'extraire systématiquement les informations dont vous avez réellement besoin de la masse de données, afin que vous puissiez valider les fonctions ADAS/AD de manière plus efficace, plus rapide et plus rentable, tout en maintenant le plus haut niveau de sécurité et en réduisant les coûts de stockage.

10^13 octets par heure

Un seul véhicule autonome peut générer jusqu'à 10 téraoctets (= 1013 octets) de données par heure.

L'image montre une voiture entourée de diagrammes représentant le cycle AD (conduite autonome) pour le développement des fonctions ADAS/AD. Ce cycle comporte huit étapes : développer, rejouer et simuler, stocker, enregistrer, mesurer, conduire, construire et déployer, ce qui met en évidence le processus continu d'amélioration des systèmes AD.

Le cycle AD : pratiques de développement itératif

Le cycle AD est une approche structurée et itérative du développement des technologies ADAS/AD qui garantit une validation approfondie et une amélioration continue. Il comprend cinq phases clés.

  • Phase de conception et de développement : conception architecturale et mise en œuvre des algorithmes
  • Phase de déploiement : conversion de la conception en code et en liaisons
  • Phase de construction : création d'applications et de composants middlewares
  • Phase de conduite/mesure/enregistrement : essais et collecte de données
  • Phase de relecture et de simulation : validation et analyse

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