RGB HD 카메라 어안 카메라 – 전방위 모델 250° 레이더 – mmWave 모델 LIDAR 및 롤링 셔터 지원 LWIR – 열화상 카메라 초음파 카메라
모델 인터페이스 : Simulink, ROS 도구 인터페이스 : SUMO Jenkins 및 Bamboo로 테스트 자동화 지원 표준 : OpenDrive, Open Scenario
AV 및 ADAS 검증 및 인증에 즉시 사용 가능한 성공/실패 기준 강력한 맞춤 규칙 작성 대규모 시뮬레이션을 위한 트렌드 마이닝 규제 요구사항의 AV 가상 인증
일반적인 자동 주행 기능에 맞춰 사전 구축된 시나리오 라이브러리 다양한 지형 유형 및 차량 물리 동작 포괄적인 애셋 카탈로그-차량, 보행자, 자전거 탑승자, 식생, 건물 등
특정 차량 모델 및 약학 관계에 맞춰 조정되는 1,000개 이상의 고유 매개변수 동적/이동 개체 또는 자율주행 차량으로 맞춤 설정된 3D 애셋 가져오기 맞춤형 타이어 직경 및 트랙을 포함하여 1.5~4m 범위의 자율주행 차량 높이
Deep neural networks(DNN)에 의해 구현되는 포토리얼리즘 합성 데이터 모든 프레임에서 픽셀
단위의 정확하고 실측 자료에 부합하는 주석 제공 지리적 환경에 맞는 인터랙티브 동작 프로필을 사용하는 AI
NAT의 자율 및 ADAS 시뮬레이션 플랫폼은 교육, 테스트, 검증 및 인증과 같은 전체 개발 프로세스를 지원하여 상용 구현까지 자동 주행 시스템(AV)의 테스트 및 검증 기간을 단축합니다.
Cognata의 AV 오프로드 시뮬레이션은 명확한 도로 정의를 제공하지 않는 지형에서 감지 및 제어 과제를 테스트, 교육 및 검증하도록 설계되었습니다. 이 시뮬레이션 플랫폼은 디지털 트윈 환경에서 합성 데이터를 사용하여 차세대 전투차량, 유인 전투 차량 및 로보틱 제어 차량을 훈련 및 검증하는 데 있어 방위 특정 애플리케이션을 위한 새로운 수준의 사실성을 제공합니다.
Cognata의 AV 오프로드 시뮬레이션은 명확한 도로 정의를 제공하지 않는 지형에서 감지 및 제어 과제를 테스트, 교육 및 검증하도록 설계되었습니다. 이 시뮬레이션 플랫폼은 디지털 트윈 환경에서 합성 데이터를 사용하여 농업용 로봇과 자동화 기계를 교육하고 검증하는 데 있어 새로운 수준의 사실성을 제공합니다.
Cognata의 AV 오프로드 시뮬레이션은 명확한 도로 정의를 제공하지 않는 지형에서 감지 및 제어 과제를 테스트, 교육 및 검증하도록 설계되었습니다.이 시뮬레이션 플랫폼은 디지털 트윈 환경에서 합성 데이터를 사용하며 자동화된 채굴 기계, 트럭 운반 등을 교육 및 검증하는 데 있어 새로운 수준의 사실성을 제공합니다.
자율 모바일 로봇 시뮬레이션(AMR) – Cognata는 경로 장애물 및 도전에 대한 맞춤형 동적 자산과 함께 자율 모바일 로봇(AMR) 및 자동 유도 차량(AGV)의 신속하고 비용 효율적인 도입을 위한 웨어하우스 시뮬레이션을 제공합니다.
AI 기반의 이동성 트래픽 레이어를 통합한 Cognata의 4D 도시계획 모델은 도시의 도로 안전과 교통 흐름을 분석하여 Vision Zero를 지원합니다. 시뮬레이션 플랫폼은 디지털 트윈을 생성하여 교통 시나리오를 테스트하고 평가하여 도시 계획을 개선하고 안전을 최적화합니다.
