Besuchen Sie Konrad Technologies Stand C2-105
04. – 05. September 2024
UTAC Millbrook
Millbrook, Bedford, MK45 2JQ, England
https://cenex-expo.com/
Konrad Technologies zeigt eine Reihe von ADAS/AD-Testtechnologien, die die Entwicklung vom Labor bis zum Fahrzeug und die anschließende Analyse von Big Data aus Flotteneinsätzen demonstrieren.
Die Ausstellung beginnt mit einem Beispiel für Labortests von bildverarbeitungsbasierten elektronischen Steuergeräten (ECUs). Es folgt eine umfassende Datenerfassung dieser Steuergeräte und der zugehörigen Sensoren im Fahrzeug. Die gesammelten Daten werden dann über eine robuste Datenpipeline nahtlos an Datenwissenschaftler weitergeleitet. Durch den Einsatz von menschengestützter KI unseres Partners Akridata sind wir in der Lage, die wertvollsten 1 % der Bilder und Videos aus realen Flotteneinsätzen visuell zu untersuchen, zu kuratieren und zu identifizieren, um präzise und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Vorträge
Tag 1:
Test Drive to Cloud: Building an End-to-End Data Workflow to Accelerate & Scale CAM Data Insights
Beginn Session "The Role of Data in enabling CAM" 14:45, Vortrag 15:05
Referent: Robin Irwin
Fahrzeuginterne Daten, die in Petabyte-Größe bei weltweiten Testfahrten erfasst werden, bringen eine Reihe komplexer Herausforderungen mit sich. In diesem Vortrag werden neue CAM-Tools, Infrastrukturen und Methoden erforscht, um die Erkenntnisse zu beschleunigen und die „richtigen“ Daten in die Hände der Datenwissenschaftler zu geben - vom Fahrzeug bis zur Cloud über einen End-to-End-Datenpipeline-Ansatz.
Tag 2:
Hardware-in-the-Loop for ADAS/AD Camera Validation
Beginn Session "Verification & Validation" 14:30, Vortrag 14:50
Referent: Robin Irwin
Eine Präsentation von HIL (Hardware-in-the-Loop)-Methoden und -Tools für die Verifizierung und Validierung von ADAS / AD-Motorsteuergeräten (ECUs), bei denen Echtzeitbilder direkt in die ECUs eingespeist werden, um die reale Welt zu emulieren.
Ausstellung
"CAMulator" Camera Direct Injection HIL
Automobilhersteller und -zulieferer müssen robuste ADAS/AD-Systeme auf der Grundlage von Bildverarbeitungskameras entwickeln und daher die Erkennungs-, Wahrnehmungs- und Steuerungsalgorithmen in den Steuergeräten der Kameras validieren. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Steuergeräte in einer Vielzahl von Szenarien zu testen. Daher ist die virtuelle Simulation in Labors ein gängiger Ansatz, bei dem synthetische Daten eingespeist werden, die von einer beliebigen Anzahl von Simulationspaketen auf dem Markt erzeugt werden.
Der CAMulator von Konrad Technologies ist eine Lösung für die direkte Kameraeinspeisung, die als Datenbrücke zwischen virtuellen Simulatoren und physischen Steuergeräten dient. Er emuliert Kameras aus der realen Welt, testet gängige Funktionen wie Spurhalteassistent (LKA) oder automatisches Einparken und ist außerdem ein Werkzeug für Firmware- und Software-Regressionstests. Der CAMulator ist mit jedem Simulationstool über eine Reihe von bis zu 16 HDMI-Eingängen kompatibel und kann mehrere Kamerabilddaten über Rückkanal-Kommunikation konfigurieren und synchronisieren. Über eine einzige Benutzeroberfläche können HDMI-Daten oder aufgezeichnete Dateien eingespeist, im „TAP“-Modus auf reale Kameras umgeschaltet, Datenmanipulationen vorgenommen (z. B. Formatkonvertierung, benutzerdefinierte Bildrate, benutzerdefiniertes Padding, Frame-Drop, Farbkalibrierung) und GPIO-Synchronisationen durchgeführt werden - und das alles über eine einheitliche Benutzeroberfläche für alle Einstellungen und Steuerungen.
Interactive CAM Workbench
Jedes vernetzte und autonome Fahrzeug erzeugt täglich Terabyte an Big Data. Dabei sind die fünf V's von Big Data (Velocity, Volume, Value, Variety und Veracity) die fünf Hauptmerkmale. Auf Flottenebene stellt dies eine große Herausforderung in Bezug auf Kosten, Komplexität und Kontrolle dar, wobei das Datenvolumen Petabytes pro Jahr beträgt. Dies stellt eine herausfordernde Datenpipeline dar - von der äußersten Schnittstelle (dem Beginn der Reise im Fahrzeug) bis hin zur Cloud-Infrastruktur und schließlich in die Hände des Datenwissenschaftlers. Konrad-Datenlogger im Fahrzeug erfassen diese Rohdaten mit hoher Bandbreite und hoher Datenrate von Sensoren und Steuergeräten, um sie anschließend zu analysieren. Aber wie sollen Datenwissenschaftler die nützlichen 1 % der Daten schnell und einfach finden, wenn die Daten in diesem Umfang so komplex und schwierig sind?
Der Konrad Technologies Data Explorer ist eine interaktive Workbench für ADAS/AD, Computer Vision, KI-Ingenieure und Datenwissenschaftler, die die Erkundung, Suche und Analyse von Bildern, Videos und Punktwolken ermöglicht, die bei CAM-Testfahrten erfasst wurden. Diese Workbench reduziert den Zeitaufwand von Data-Science-Teams für die Datenaufbereitung, -kuratierung und -auswahl durch einen von Menschen unterstützten KI-Ansatz zur Datenkuratierung erheblich. Dank des visuell interaktiven und intuitiven Designs können Data-Science-Teams schnell Millionen von Rohbildern oder Videos durchsuchen, Points of Interest identifizieren, eine visuelle Suche durchführen und effektive Trainingsdatensätze für die Beschriftung und das Training erstellen. Eine Standard-Workbench kann Stunden an Arbeit auf Minuten reduzieren, indem sie den Zeitaufwand für die Datenauswahl und -kuratierung verringert, Verschwendung bei der Beschriftung mit dieser Methode der Meta-Anreicherung vermeidet und Ihren Weg zur Modellgenauigkeit beschleunigt, indem sie die Iterationen und das Rätselraten reduziert.
Über die Cenex Expo
Die Cenex Expo, ursprünglich Cenex-LCV und Cenex-CAM, ist die führende Veranstaltung in der britischen Innovationsgemeinschaft. Mit über 4.000 Besuchern im letzten Jahr bietet die Veranstaltung ein breites Spektrum an Ausstellern, ein umfangreiches Seminarprogramm und viele Möglichkeiten zum Networking. Im Rahmen der Freiluftausstellung gibt es auch die Möglichkeit, die neuesten Forschungs- und Entwicklungsfahrzeuge zu fahren. Mit der Unterstützung von Regierungsbehörden bringt die Veranstaltung die Menschen zusammen, die die Zukunft der automatisierten und vernetzten Mobilität gestalten werden.
04. – 05. September 2024
UTAC Millbrook
Millbrook, Bedford, MK45 2JQ, England
https://cenex-expo.com/
Konrad Technologies zeigt eine Reihe von ADAS/AD-Testtechnologien, die die Entwicklung vom Labor bis zum Fahrzeug und die anschließende Analyse von Big Data aus Flotteneinsätzen demonstrieren.
Die Ausstellung beginnt mit einem Beispiel für Labortests von bildverarbeitungsbasierten elektronischen Steuergeräten (ECUs). Es folgt eine umfassende Datenerfassung dieser Steuergeräte und der zugehörigen Sensoren im Fahrzeug. Die gesammelten Daten werden dann über eine robuste Datenpipeline nahtlos an Datenwissenschaftler weitergeleitet. Durch den Einsatz von menschengestützter KI unseres Partners Akridata sind wir in der Lage, die wertvollsten 1 % der Bilder und Videos aus realen Flotteneinsätzen visuell zu untersuchen, zu kuratieren und zu identifizieren, um präzise und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Vorträge
Tag 1:
Test Drive to Cloud: Building an End-to-End Data Workflow to Accelerate & Scale CAM Data Insights
Beginn Session "The Role of Data in enabling CAM" 14:45, Vortrag 15:05
Referent: Robin Irwin
Fahrzeuginterne Daten, die in Petabyte-Größe bei weltweiten Testfahrten erfasst werden, bringen eine Reihe komplexer Herausforderungen mit sich. In diesem Vortrag werden neue CAM-Tools, Infrastrukturen und Methoden erforscht, um die Erkenntnisse zu beschleunigen und die „richtigen“ Daten in die Hände der Datenwissenschaftler zu geben - vom Fahrzeug bis zur Cloud über einen End-to-End-Datenpipeline-Ansatz.
Tag 2:
Hardware-in-the-Loop for ADAS/AD Camera Validation
Beginn Session "Verification & Validation" 14:30, Vortrag 14:50
Referent: Robin Irwin
Eine Präsentation von HIL (Hardware-in-the-Loop)-Methoden und -Tools für die Verifizierung und Validierung von ADAS / AD-Motorsteuergeräten (ECUs), bei denen Echtzeitbilder direkt in die ECUs eingespeist werden, um die reale Welt zu emulieren.
Ausstellung
"CAMulator" Camera Direct Injection HIL
Automobilhersteller und -zulieferer müssen robuste ADAS/AD-Systeme auf der Grundlage von Bildverarbeitungskameras entwickeln und daher die Erkennungs-, Wahrnehmungs- und Steuerungsalgorithmen in den Steuergeräten der Kameras validieren. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Steuergeräte in einer Vielzahl von Szenarien zu testen. Daher ist die virtuelle Simulation in Labors ein gängiger Ansatz, bei dem synthetische Daten eingespeist werden, die von einer beliebigen Anzahl von Simulationspaketen auf dem Markt erzeugt werden.
Der CAMulator von Konrad Technologies ist eine Lösung für die direkte Kameraeinspeisung, die als Datenbrücke zwischen virtuellen Simulatoren und physischen Steuergeräten dient. Er emuliert Kameras aus der realen Welt, testet gängige Funktionen wie Spurhalteassistent (LKA) oder automatisches Einparken und ist außerdem ein Werkzeug für Firmware- und Software-Regressionstests. Der CAMulator ist mit jedem Simulationstool über eine Reihe von bis zu 16 HDMI-Eingängen kompatibel und kann mehrere Kamerabilddaten über Rückkanal-Kommunikation konfigurieren und synchronisieren. Über eine einzige Benutzeroberfläche können HDMI-Daten oder aufgezeichnete Dateien eingespeist, im „TAP“-Modus auf reale Kameras umgeschaltet, Datenmanipulationen vorgenommen (z. B. Formatkonvertierung, benutzerdefinierte Bildrate, benutzerdefiniertes Padding, Frame-Drop, Farbkalibrierung) und GPIO-Synchronisationen durchgeführt werden - und das alles über eine einheitliche Benutzeroberfläche für alle Einstellungen und Steuerungen.
Interactive CAM Workbench
Jedes vernetzte und autonome Fahrzeug erzeugt täglich Terabyte an Big Data. Dabei sind die fünf V's von Big Data (Velocity, Volume, Value, Variety und Veracity) die fünf Hauptmerkmale. Auf Flottenebene stellt dies eine große Herausforderung in Bezug auf Kosten, Komplexität und Kontrolle dar, wobei das Datenvolumen Petabytes pro Jahr beträgt. Dies stellt eine herausfordernde Datenpipeline dar - von der äußersten Schnittstelle (dem Beginn der Reise im Fahrzeug) bis hin zur Cloud-Infrastruktur und schließlich in die Hände des Datenwissenschaftlers. Konrad-Datenlogger im Fahrzeug erfassen diese Rohdaten mit hoher Bandbreite und hoher Datenrate von Sensoren und Steuergeräten, um sie anschließend zu analysieren. Aber wie sollen Datenwissenschaftler die nützlichen 1 % der Daten schnell und einfach finden, wenn die Daten in diesem Umfang so komplex und schwierig sind?
Der Konrad Technologies Data Explorer ist eine interaktive Workbench für ADAS/AD, Computer Vision, KI-Ingenieure und Datenwissenschaftler, die die Erkundung, Suche und Analyse von Bildern, Videos und Punktwolken ermöglicht, die bei CAM-Testfahrten erfasst wurden. Diese Workbench reduziert den Zeitaufwand von Data-Science-Teams für die Datenaufbereitung, -kuratierung und -auswahl durch einen von Menschen unterstützten KI-Ansatz zur Datenkuratierung erheblich. Dank des visuell interaktiven und intuitiven Designs können Data-Science-Teams schnell Millionen von Rohbildern oder Videos durchsuchen, Points of Interest identifizieren, eine visuelle Suche durchführen und effektive Trainingsdatensätze für die Beschriftung und das Training erstellen. Eine Standard-Workbench kann Stunden an Arbeit auf Minuten reduzieren, indem sie den Zeitaufwand für die Datenauswahl und -kuratierung verringert, Verschwendung bei der Beschriftung mit dieser Methode der Meta-Anreicherung vermeidet und Ihren Weg zur Modellgenauigkeit beschleunigt, indem sie die Iterationen und das Rätselraten reduziert.
Über die Cenex Expo
Die Cenex Expo, ursprünglich Cenex-LCV und Cenex-CAM, ist die führende Veranstaltung in der britischen Innovationsgemeinschaft. Mit über 4.000 Besuchern im letzten Jahr bietet die Veranstaltung ein breites Spektrum an Ausstellern, ein umfangreiches Seminarprogramm und viele Möglichkeiten zum Networking. Im Rahmen der Freiluftausstellung gibt es auch die Möglichkeit, die neuesten Forschungs- und Entwicklungsfahrzeuge zu fahren. Mit der Unterstützung von Regierungsbehörden bringt die Veranstaltung die Menschen zusammen, die die Zukunft der automatisierten und vernetzten Mobilität gestalten werden.
