지속적인 자율주행차 성능 엔지니어링의 이점 활용

신뢰할 수 있고 안전하고 자율적인 ADAS 차량을 제공하려면 칩에서 전자장치, 자동차, 궁극적으로 도시의 인프라에 이르기까지 여러 수준에 초점을 맞춘 데이터 기반의 폐루프 개발 프로세스와 강력하고 지속적인 검증 및 검증 프로세스가 필요합니다. ADAS 지식을 학습하고 이에 적응하여 지속적으로 개선하는 완전히 통합된 완전한 라이프사이클 솔루션을 통해서만 자동차 제조업체가 미래에 대응하는 ADAS 및 AV 운송 분야의 리더로 입지를 확보하고 유지할 수 있습니다.

CVV(Continuous Verification and Validation, 지속적인 확인 및 검증) 솔루션이 필요합니다. 백서를 다운로드하여 Siemens의 CVV 솔루션과 이 솔루션을 통해 자율주행차 개발 목표를 달성하는 방법을 자세히 알아보십시오.

지속적 검색으로 끊임 없이 확인 및 검증

진정한 자율주행차는 데이터 기반으로 실현됩니다. 각 상호 작용, 발생하는 각 시나리오는 검색, 확인 및 적응의 지속적인 루프로 이어집니다. 이러한 CVV의 이점으로 자율주행차 개발의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.

자율주행차가 다양한 도시 환경에서 작동함에 따라 지속적인 학습과 적응이 중요해졌습니다. 업그레이드가 거의 실시간으로 검증되어 실제 사용 패턴에 따라 안전을 보장하고 성능을 최적화한다고 상상해 보십시오. 바로 자율주행차 개발의 미래입니다.

개발 프로세스에서 CVV를 활용하는 방법

단편화된 검증 프로세스에서 벗어나십시오. Siemens의 CVV 솔루션은 기존 워크플로와 원활하게 통합되어 성능 엔지니어링에 대한 전체적인 접근 방식을 제공합니다. 포괄적인 도구 세트를 사용하면 칩에서 도시에 이르기까지 자율주행차 개발의 모든 측면을 다룰 수 있습니다.

자율주행차의 잠재력을 최대한 발휘할 준비가 되셨나요? Siemens의 CVV 솔루션을 살펴보고 지속적인 성능 엔지니어링을 통해 더 안전하고 안정적이며 신뢰할 수 있는 차량을 구현하는 방법을 알아보십시오.