Sự hợp tác của Luật chơi casino-Onsemi dẫn đến nhận thức về phương tiện tốt hơn trên đường

Tính năng mô phỏng cho phép dự báo và xác thực chính xác chức năng của cảm biến trong các môi trường lái xe

Có thể khó hình dung một thế giới trong đó chúng ta từ bỏ quyền kiểm soát và để phương tiện của mình tự láihệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến (ADAS)sử dụng cảm biến như máy ảnhlidarcông nghệ tránh va chạm với chướng ngại vật

Tất cả các hệ thống này đều được điều khiển bằng cảm biến trí tuệ nhân tạo (AI) — chẳng hạn như thị giác máy tính

Là hai nhân tố chủ chốt trong ngành AVonsemiđang thúc đẩy sứ mệnh này bằng cách cộng tác để mang lại một sản phẩm độc đáogiải phápnhưng cũng tạo điều kiện cho một hệ sinh thái dành cho các nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM) và nhà cung cấp Cấp 1 sử dụng để thúc đẩy các mục tiêu phát triển và xác thực nhận thức của họ

Cộng tác với Luật chơi casino cho phép onsemi tạo mô phỏng cấp hệ thống để phân tích tác động của các quyết định phát triển và cải tiến công nghệ của mìnhCảm biến AVxcelerate của Cácdo đó chuyển đổi mô hình cảm biến sang mô phỏng cấp hệ thống rộng hơn

“Giá trị của mô hình cảm biến của onsemi được nâng cao khi chúng tôi có thể dự báo và xác thực cảm biến

Mô phỏng thiết lập mối tương quan trong thế giới thực với hiệu suất cảm biến

sự lan truyền ánh sáng đa phổ trong kịch bản động để mô hình cảm biến của onsemi kiểm tra và xác thực hiệu suất của nó một cách nhanh chóng và chính xác — mà không cần nguyên mẫu vật lý

và ngay lập tức xác định các lĩnh vực cần cải tiến để tiếp tục tối ưu hóa cảm biến thông qua các thay đổi lặp đi lặp lại — từ đó cải thiện quá trình phát triển cảm biến trong quy trình

Bản trình diễn hình ảnh chung hỗ trợ kiểm tra camera ô tô

Luật chơi casino và onsemi đã tạo ra một kịch bản thử nghiệm cơ bản nhưng quan trọng để xác thực hiệu suất của camera ô tô trong bối cảnh ADAS/AV

mục tiêu của nhóm onsemi là đạt được mức độ tương quan cao giữa cảm biến thực tế và cảm biến mô phỏng về chất lượng hình ảnh cũng như hoạt động của cảm biến

họ có thể áp dụng ngăn xếp nhận thức của mình trên đầu ra mô phỏng và huấn luyện mạng của họ sớm hơn nhiều trong quy trình so với các phương pháp hiện tại

sử dụng Cảm biến AVxcelerate để cung cấp thông tin thể hiện chính xác hơn về cảm biến vật lý trong nhiều cảnh khác nhau cho khách hàng của chúng tôi