Ein gemeinsames Proof-of-Concept demonstriert eine Pipeline, die Fahrzeugflottendaten in hochrealistische synthetische Umgebungen umwandelt, die von realen Sensordaten nicht zu unterscheiden sind, und die SVNet-Wahrnehmungsergebnisse in Echtzeit auf einer Cloud-Infrastruktur validiert.
SEOUL, Südkorea und BUDAPEST, Ungarn, 28. Mai 2026 /PRNewswire/ -- STRADVISION und aiMotive gaben heute die Ergebnisse eines gemeinsamen Proof-of-Concept bekannt, der zeigt, wie produktionserprobte Kamerawahrnehmung und ISO 26262-zertifizierte neuronale Simulation in einem integrierten ADAS-Entwicklungsablauf zusammenarbeiten können.
Die Zusammenarbeit zielt auf eine zentrale Herausforderung bei der Entwicklung skalierbarer ADAS ab: wie man reale Flottenaufnahmen in hyperrealistische, simulationsfähige synthetische Umgebungen in großem Maßstab umwandelt. STRADVISION steuerte seine Wahrnehmungsplattform SVNet bei – mit mehr als fünf Millionen weltweit eingesetzte Produktionseinheiten –, um eine ODD-bewusste Interpretation und Szenarioextraktion aus koreanischen Straßenaufzeichnungen zu liefern, die die Identifizierung und Strukturierung von wahrnehmungskritischen Fahrszenarien für skalierbare Validierungs-Workflows ermöglicht. Der World Extractor von aiMotive wendet dann eine neuronale Rekonstruktion an, um diese aus der Wahrnehmung abgeleiteten Szenarien und Rohdaten in detaillierte 3D-Umgebungen unter Verwendung von Gaussian Splatting umzuwandeln und synthetische Sensordaten zu erzeugen, die von den Originalaufnahmen nicht zu unterscheiden sind.
Die daraus resultierenden synthetischen Datensätze wurden mit aiSim erstellt, dem weltweit ersten ISO 26262 ASIL-D-zertifizierten Automobilsimulator. aiFab kann verschiedene Szenariovariationen in großem Maßstab erzeugen und dabei komplexe und schwer zu erfassende Grenzfälle abdecken, die in der realen Welt nicht erfasst werden können. Darüber hinaus kann eine Vielzahl von 3D-Assets – dynamische Akteure wie Fahrzeuge oder Fußgänger, die in der Originalaufnahme nicht vorhanden sind, oder statische Assets wie Straßeninfrastruktur und Verkehrsschilder – zum Szenario hinzugefügt werden, um eine unendliche Anzahl verschiedener Szenen zu erstellen. Die gesamte Pipeline, von der Aufnahme der Sensor-Rohdaten über die neuronale Rekonstruktion, die Szenarienerstellung und den Export synthetischer Daten, wurde in einer Cloud-Infrastruktur im großen Maßstab validiert.
Durch die Integration wird eine Rückkopplungsschleife zwischen der Wahrnehmung der realen Welt und der Simulation geschaffen, die die Abdeckung von Szenarien verbessert und zu einer effizienteren und zuverlässigeren Einführung von ADAS und autonomen Fahrsystemen beiträgt. Diese Rückkopplungsschleife minimiert die Lücke zwischen Feldtests und simulationsbasierter Validierung – ohne dass eine manuelle Erstellung der 3D-Umgebung erforderlich ist.
Für STRADVISION eröffnet die Integration einen skalierbaren Workflow zur Umwandlung von proprietären Flottenaufzeichnungen in simulationsfähige Assets, die in einer ASIL-D-zertifizierten Simulationsumgebung generiert werden.
„Fahrdaten aus der realen Welt allein reichen nicht mehr aus, um die Validierung von ADAS-Systemen der nächsten Generation zu skalieren", erläutert Insu Kim, Leiter des Data Innovation Center von STRADVISION. „Durch diese Zusammenarbeit haben wir gezeigt, wie ein wahrnehmungsgesteuertes Verständnis komplexer Straßenszenarien in skalierbare Simulations-Workflows umgewandelt werden kann, um die Lücke zwischen Feldeinsatz und virtueller Validierung zu schließen."
„Wir bei aiMotive sind der festen Überzeugung, dass sicheres automatisiertes Fahren eine umfassende virtuelle Validierung erfordert. Dieses Projekt beweist, wie zwei gleichgesinnte und agile Unternehmen eine effiziente, qualitativ hochwertige neuronale Simulationspipeline für eine End-to-End-Software für automatisiertes Fahren entwickeln und einsetzen können", so Szabolcs Jánky, Senior Vice President of Product Strategy, aiMotive.
Die Zusammenarbeit legt den Grundstein für eine umfassendere Integration von wahrnehmungsgesteuertem Szenarioverständnis und skalierbaren simulationsbasierten Validierungsabläufen.
Für weitere Informationen über STRADVISION besuchen Sie: https://stradvision.com
Weitere Informationen über aiMotive finden Sie unter aimotive.com
Kontakt:
Bence Boda
Marketingdirektor, aiMotive
bence.boda@aimotive.com
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BMW treibt die Automatisierung seiner Werke mit einem Pilotprojekt für humanoide Roboter voran. In der Fabrik in Leipzig testet der Autobauer menschenähnliche Roboter des Schweizer Unternehmens Hexagon, um deren Einsatz unter realen Produktionsbedingungen zu erproben. Nach Laborversuchen und ersten Tests läuft dort nun eine Pilotphase, die laut Unternehmensangaben als erste dieser Art in Europa gilt und auf einen späteren breiteren Einsatz in der Produktion abzielt.
Im Fokus steht zunächst die Batteriefertigung für Elektrofahrzeuge. In der Batteriemontage lernen die Roboter den Umgang mit Bauteilen für Hochvoltspeicher, also den Antriebsbatterien von Elektroautos. Beschäftigte bringen den Systemen die erforderlichen Bewegungsabläufe Schritt für Schritt bei. "Das Schöne ist, wenn wir es einem Roboter beigebracht haben, können es alle", sagte Michael Ströbel, Leiter Prozessmanagement und Digitalisierung in der Produktion. Anders als bei Menschen müsse eine neue Tätigkeit nicht jedem einzelnen Roboter separat vermittelt werden.
Parallel dazu erprobt BMW die Technologie in der Qualitätskontrolle und der Komponentenfertigung. Dort übernehmen die humanoiden Roboter Aufgaben, die bislang von Beschäftigten erledigt wurden, etwa das Scannen von Fahrzeugkarosserien auf Abweichungen und mögliche Fehler. Das Ziel ist, monotone, ergonomisch belastende oder sicherheitskritische Tätigkeiten zu automatisieren und die Beschäftigten zu entlasten, ohne sie zu ersetzen.
Werkleiterin Petra Peterhänsel betonte, der Einsatz der neuen Technik werde nicht zu einem Abbau von Arbeitsplätzen führen. Mitarbeitende müssten sich demnach keine Sorgen machen, dass humanoide Roboter Stellen ersetzen; sie sollen stattdessen andere Aufgaben im Werk übernehmen. BMW testet die Technologie in Leipzig bereits seit Ende vergangenen Jahres. Die laufende Pilotphase unter Produktionsbedingungen soll bis Ende des Jahres abgeschlossen werden, anschließend will der Konzern die gewonnenen Erkenntnisse schrittweise auf weitere Anwendungen und Standorte übertragen.
