Das Autonomous Motorsport Team der Technischen Universität München (TUM) hat mit dem Einsatz der performanten Mayflower®-B17-LiQuid den ersten Platz in der renommierten Abu Dhabi Autonomous Racing League gewonnen. Die autonome Software, die das Siegerfahrzeug der TUM an die Spitze brachte, wurde auf der fortschrittlichen HiL-Simulationsplattform entwickelt und getestet.
Die Mayflower-B17-LiQuid ermöglichte es dem TUM-Team, eine Vielzahl von Szenarien in einer simulierten Umgebung zu testen, darunter GPS-Ausfälle, extreme Hitze und andere herausfordernde Bedingungen. Dank leistungsstarker CPU- und GPU-Performance konnten selbst kleinste Verzögerungen optimiert werden, um eine präzisere und schnellere Reaktion des Fahrzeugs zu erreichen. Darüber hinaus beschleunigte dies die Entwicklung der autonomen Software um das Dreifache, was dem TUM-Team einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffte. Das InoNet QuickTray®-v3 mit Hot-Plug-Fähigkeit ermöglichte einen einfachen Datentransfer zur Auswertung der Simulationsergebnisse im Nachhinein, was dem TUM-Team wertvolle Einblicke in die Leistung des autonomen Systems gab.
InoNet ist stolz darauf, Teil dieses Erfolgs zu sein und gratuliert dem TUM-Team zu ihrer herausragenden Leistung.
Erfahren Sie mehr über die Anwendung unserer Mayflower-B17-LiQuid als HiL-Rechner in unserer neuen Case Study: Case Study - HiL-Anwendung im ADAS-Bereich und auf der Autonomous Vehicle Technology Expo (04. - 06. Juni) in Stuttgart am Stand 6326 in Halle 6.
Die Mayflower-B17-LiQuid ermöglichte es dem TUM-Team, eine Vielzahl von Szenarien in einer simulierten Umgebung zu testen, darunter GPS-Ausfälle, extreme Hitze und andere herausfordernde Bedingungen. Dank leistungsstarker CPU- und GPU-Performance konnten selbst kleinste Verzögerungen optimiert werden, um eine präzisere und schnellere Reaktion des Fahrzeugs zu erreichen. Darüber hinaus beschleunigte dies die Entwicklung der autonomen Software um das Dreifache, was dem TUM-Team einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffte. Das InoNet QuickTray®-v3 mit Hot-Plug-Fähigkeit ermöglichte einen einfachen Datentransfer zur Auswertung der Simulationsergebnisse im Nachhinein, was dem TUM-Team wertvolle Einblicke in die Leistung des autonomen Systems gab.
InoNet ist stolz darauf, Teil dieses Erfolgs zu sein und gratuliert dem TUM-Team zu ihrer herausragenden Leistung.
Erfahren Sie mehr über die Anwendung unserer Mayflower-B17-LiQuid als HiL-Rechner in unserer neuen Case Study: Case Study - HiL-Anwendung im ADAS-Bereich und auf der Autonomous Vehicle Technology Expo (04. - 06. Juni) in Stuttgart am Stand 6326 in Halle 6.
