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Synthetische Datensätze als Schlüssel für automatisierte Fahrfunktionen
Die Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen erfordert enorme Mengen qualitativ hochwertiger Trainings- und Testdaten. Reale Messfahrten stoßen dabei schnell an praktische und wirtschaftliche Grenzen – insbesondere, wenn seltene oder sicherheitskritische Szenarien abgebildet werden sollen. In diesem Artikel zeigen wir, wie synthetische Datensätze auf Basis physikalischer Sensormodelle eine effiziente und skalierbare Alternative bieten und wie sie sich in moderne Entwicklungsprozesse integrieren lassen.
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