据国外媒体报道，西门子已经推出了一家初创公司Simulytic，用于模拟自动驾驶汽车和工业自动化中的机器学习系统。该公司由首席执行官安德烈·科尔摩根(Andrea Kollmorgen)和前互联移动总监安迪·吉尔(Andy Gill)领导。Andrea Kollmorgen是西门子互联电动汽车副总裁兼负责人。
(来源:西门子)
Simulytic专注于通过使用可靠的合成数据来加速自动驾驶移动的大规模部署，旨在通过使用模拟工具和数字双胞胎来深入了解自动驾驶的影响和安全性。总部位于慕尼黑的Simulytic将西门子的经验应用于复杂自动化系统的模拟和安全关键应用中的人工智能。通过Pave 360工具和西门子EDA技术，西门子通过仿真建立了车辆的数字双胞胎。
通过仿真，企业可以对事故概率、不断变化的交通流量和拥堵模式、天气和道路状况等诸多局部因素进行评估，评估具有独立性、全面性和竞争性。
Simulytic在部署区域的数字副本中建立模拟驾驶数据库的生态系统，然后该区域可以通过真实世界中的驾驶活动来增强。该公司表示，使用数字工具来理解结果是迎接挑战的唯一途径，并为保险公司提供了解复杂和动态风险环境所需的数据。
起初，公司不适合比较各种自动驾驶公司的风险状况，而是确定不同运营领域的重要风险因素。首先是地理部署区域的数字结对。地理部署区域由高清地图构建的3D模型构建。
该模型涵盖了一系列具有代表性的交通组合，如汽车、行人、骑自行车者和实际的交通基础设施元素，如交通标志、交通灯和道路标记。交通和弱势道路使用者的行为被用于创建他们自己的行为模型。数字孪生中的所有静态和动态元素都可以根据位置的实际变化而变化，包括速度、遵守交通规则的程度、标志和标记的质量以及天气条件。此外，这种数字结对还将为部署地点类型产生有意义的边际案例和复杂场景。
在这些高度详细的环境模型中，无人驾驶汽车车队可以从A点到达B点..仿真可以模拟不同环境下从A点到B点的轨迹。但更有价值的是它主动搜索极端情况的能力，条件是自动驾驶失败或影响非自动驾驶。这些数据可以让保险公司与市政府和自动驾驶汽车司机讨论，以改善当地环境的基础设施和车辆设计。据国外媒体报道，西门子已经推出了一家初创公司Simulytic，用于模拟自动驾驶汽车和工业自动化中的机器学习系统。该公司由首席执行官安德烈·科尔摩根(Andrea Kollmorgen)和前互联移动总监安迪·吉尔(Andy Gill)领导。Andrea Kollmorgen是西门子互联电动汽车副总裁兼负责人。
(来源:西门子)
Simulytic专注于通过使用可靠的合成数据来加速自动驾驶移动的大规模部署，旨在通过使用模拟工具和数字双胞胎来深入了解自动驾驶的影响和安全性。总部位于慕尼黑的Simulytic将西门子的经验应用于复杂自动化系统的模拟和安全关键应用中的人工智能。通过Pave 360工具和西门子EDA技术，西门子通过仿真建立了车辆的数字双胞胎。
通过仿真，企业可以对事故概率、不断变化的交通流量和拥堵模式、天气和道路状况等诸多局部因素进行评估，评估具有独立性、全面性和竞争性。
Simulytic在部署区域的数字副本中建立模拟驾驶数据库的生态系统，然后该区域可以通过真实世界中的驾驶活动来增强。该公司表示，使用数字工具来理解结果是迎接挑战的唯一途径，并为保险公司提供了解复杂和动态风险环境所需的数据。
起初，公司不适合比较各个自动驾驶公司的风险状况，而是确定i……不同作业领域的重要风险因素。首先是地理部署区域的数字结对。地理部署区域由高清地图构建的3D模型构建。
该模型涵盖了一系列具有代表性的交通组合，如汽车、行人、骑自行车者和实际的交通基础设施元素，如交通标志、交通灯和道路标记。交通和弱势道路使用者的行为被用于创建他们自己的行为模型。数字孪生中的所有静态和动态元素都可以根据位置的实际变化而变化，包括速度、遵守交通规则的程度、标志和标记的质量以及天气条件。此外，这种数字结对还将为部署地点类型产生有意义的边际案例和复杂场景。
在这些高度详细的环境模型中，无人驾驶汽车车队可以从A点到达B点..仿真可以模拟不同环境下从A点到B点的轨迹。但更有价值的是它主动搜索极端情况的能力，条件是自动驾驶失败或影响非自动驾驶。这些数据可以让保险公司与市政府和自动驾驶汽车司机讨论，以改善当地环境的基础设施和车辆设计。
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1900/1/1 0:00:00
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