Cognata の AV オフロード シミュレーションを使用すると、不整地といった地形の認識と制御の課題をテスト、トレーニング、検証できます。Cognata では、デジタルツイン環境で合成データを使用します。それにより、次世代戦闘車両、有人戦闘車両、ロボット制御車両といった軍事用途向けのトレーニングと検証において新しいレベルのリアリズムを実現します。
Cognata では、デジタルツイン上に再現した地形と軍事アセットの広範なカタログを用意しております。それらを活用すると、堅牢な自動運転車のトレーニングと検証が可能です。
自動運転システムを綿密に設計されたシナリオに組み込むことで、多様なオフロード走行状況の実用的なシミュレーションを実現しています。
アセット カタログには、人、障害物、敵側・味方側の特殊な軍事関連オブジェクトなど、オフロード向けの軍事産業固有の要素が用意されています。
Cognata の高精度車両物理シミュレーションは、軍事用途に合わせて独自に調整されており、軍用車両の複雑なダイナミクスを正確にシミュレートできます。これにより、制御された環境内で車両の動作調整、パフォーマンス最適化、意思決定スキルの醸成が可能です。
このシミュレーション モジュールは、戦略的な仮想環境に不可欠な要素となります。安全性とコスト効率の向上に貢献し、広い用途に対応します。交通状況を仮想化することで安全にテストを行えるので、現実世界のリスクを排除できます。
Cognata のプラットフォームは、DNN テクノロジーを活用した最先端のサーマル カメラ モデルを採用しており、より進歩したオフロード アプリケーションの開発が可能です。当社の合成デジタル ツイン テクノロジーと組み合わせることで、熱特性を正確に制御できます。
当社のシミュレーション エンジンは、複数のセンサー ビューア、センサー フュージョン シミュレーション、地図作成、経路計画、障害物回避をサポートしています。レンズの歪み、天候、照明など、より詳細なカスタマイズ オプションも用意しています。したがって、包括的なテスト シナリオも可能です。
防衛分野での自律型ロボットのトレーニングの台頭に伴い、長距離カメラのトレーニング (数百、数千メートル) の必要性が高まっています。
Cognata プラットフォームの合成データと客様独自の要件と組み合わせることで、すべてのクラスの効率的かつ高速なセンサーのトレーニングに合わせてカスタマイズした長距離カメラのトレーニング データをご利用いただけます。
