BASELABS lanceert Dynamic Grid: Raw-data sensorfusie voor geavanceerd automotive-modellering

BASELABS, een toonaangevende automotive sensorfusie-software-provider, heeft Dynamic Grid onthuld – een high-tech algoritme dat een coherente, hoge-resolutie omgevingsmodel direct bouwt uit raw-sensordata. Door arbeidszame training-stappen over te slaan, stelt Dynamic Grid automotive-ontwikkelaars in staat de creatie van driver-assist-functies zoals parkeerhulp en file-piloten te versnellen, met prestaties die conventionele tracking- en occupancy-grid-technieken overtroffen.

Gedautomatiseerde stadsrijding eist de meest precieze omgevingsrepresentatie. De industrie convergeert naar hoge-resolutie-sensoren – radars, laserscanners en camera's uitgerust met semantische segmentatie – om de fijne details te vangen die voor dergelijke scenario's vereist zijn. Traditionele fusie-methoden worstelen om bij deze data-instroom te blijven.

Dynamic Grid aanpakt deze uitdagingen head-on door raw-datastromen van radars, LiDAR en camera-gebaseerde segmentatie in een geünificeerd, zelfstandig algoritme te verwerken. Het resultaat is een zelf-consistente map die zowel statische als dynamische objecten accuraat detecteert en trackt, terwijl ook vrije ruimte wordt geschat om rijbare zones en beschikbare parkeerplekken te delineeren. De oplossing draait in realtime op standaard automotive CPU's en is ontwikkeld in compliance met ISO26262-veiligheidsstandaarden.

Dynamic Grid is ideaal geschikt voor automatiseringsniveaus 2 en hoger, inclusief hoog-geautomatiseerd rijden. Typische use-cases omvatten autonoom parkeren (getraind of valet), automatische noodremming met ontwijking, en file-piloot-modi. Het algoritme integreert ook naadloos in radar-subsystemen.

"Dynamic Grid biedt een superieure alternatief voor de conventionele split tussen tracking en statische occupancy-grids," zegt Norman Mattern, Head of Product Development bij BASELABS. "Door data te fuseren binnen een enkel, geïntegreerd framework, elimineren we de inconsistenties die ontstaan wanneer twee disparaten methoden gecombineerd worden. Het algoritme uitblinkt in dichte, multi-directionele verkeersomgevingen en kan objecten van elke vorm detecteren en tracken zonder uitgebreide training."

Opgericht in 2012, levert BASELABS schaalbare, efficiënte sensorfusie-oplossingen voor automotive OEM's en leveranciers. Het bedrijf blijft onafhankelijk in eigendom van zijn vier oprichters en Vector Informatik, wat strategische neutraliteit over de supply-chain garandeert.