Nhận định, soi kèo U23 Benfica vs U23 Torrense, 21h00 ngày 4/2: Đại bàng gẫy cánh

Góp phần đẩy nhanh lộ trình phát triển xe tự lái hoàn toàn

Hãng Keysight Technologies, Inc. (NYSE: KEYS) vừa giới thiệu bộ giả lập phân cảnh radar Radar Scene Emulator cho phép các nhà sản xuất ô tô kiểm thử trong phòng thí nghiệm các tình huống lái xe phức tạp trên thực địa, tăng tốc độ kiểm thử tổng thể.

Đại diện Keysight cho biết hãng sẽ demo giải pháp Radar Scene Emulator này lần đầu tiên tại CES 2022, Booth #4169, Las Vegas Convention Center, West Hall, Mỹ.

Mô phỏng toàn cảnh trong phòng thí nghiệm là công cụ rất quan trọng để phát triển các thiết bị cảm biến radar mạnh mẽ và các thuật toán cần thiết để triển khai các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS)/năng lực lái xe tự động (AD).

Bộ giả lập toàn cảnh của Keysight kết hợp hàng trăm thiết bị đầu cuối tần số vô tuyến (RF) vào một màn hình giả lập có khả năng mở rộng, đại diện cho 512 đối tượng và khoảng cách gần nhất tới đối tượng 1,5 mét.

Các nhà sản xuất ô tô hiểu rõ mức độ phức tạp của việc thử nghiệm các thuật toán lái xe tự hành và các quan ngại về an toàn. Sử dụng công nghệ dựng hình toàn cảnh mô phỏng các mục tiêu gần và xa trên một ảnh trường rộng (FOV), bộ mô phỏng radar toàn cảnh của Keysight cho phép khách hàng nhanh chóng đo kiểm các cảm biến radar ô tô được tích hợp trong hệ thống lái xe tự động với các kịch bản đa mục tiêu phức tạp.

4 lợi ích chính của giải pháp Radar Scene Emulator

Giải pháp Radar Scene Emulator của Keysight sử dụng công nghệ đã được cấp bằng sáng chế để chuyển từ cách tiếp cận tập trung vào phát hiện đối tượng thông qua mô phỏng mục tiêu sang mô phỏng kịch bản giao thông.

Có thể kể đến 4 lợi ích chính mà Radar Scene Emulator mang lại cho các nhà sản xuất OEM ô tô, đó là: có được bức tranh toàn cảnh; đo kiểm độ phức tạp như trong thế giới thực; đẩy nhanh quá trình học của hệ thống lái; và cải thiện độ phân giải của phân cảnh.

Cụ thể, thiết bị Radar Scene Emulator cho phép cảm biến radar có thể nhận biết ảnh trường FOV liên tục rộng hơn, phát hiện các mục tiêu xa cũng như gần. Nhờ đó, có thể loại bỏ khoảng trống trong tầm nhìn của radar, cho phép cải thiện việc huấn luyện các thuật toán để phát hiện và phân biệt nhiều đối tượng trong các kịch bản phức tạp với mật độ phương tiện tham gia giao thông cao. Vì thế, các phương tiện giao thông tự hành có thể ra quyết định dựa trên bức tranh toàn cảnh, không chỉ dựa trên dữ liệu từ thiết bị đo kiểm.

Cùng với đó, giải pháp cho phép đo kiểm các cảm biến radar theo số lượng mục tiêu giới hạn không cung cấp được cái nhìn đầy đủ về các kịch bản lái xe và sự phức tạp của thế giới thực. Radar Scene Emulator của Keysight cho phép các nhà sản xuất OEM mô phỏng các kịch bản lái xe trong thế giới thực trong phòng thí nghiệm với các biến số về mật độ giao thông, tốc độ, khoảng cách và tổng số mục tiêu. Việc kiểm thử có thể được hoàn thành sớm đối với các kịch bản phổ biến cũng như hiếm gặp, giúp giảm thiểu rủi ro.

Thiết bị Radar Scene Emulator của Keysight cũng cung cấp môi trường thực tế đã được xác định để thử nghiệm trong phòng thí nghiệm các kịch bản phức tạp mà hiện tại chỉ có thể thử nghiệm trên đường.

Cách tiếp cận thử nghiệm của công cụ này cho phép các nhà sản xuất OEM đẩy nhanh đáng kể việc học thuật toán ADAS/AD bằng cách thử nghiệm sớm các kịch bản với các phân cảnh phức tạp, khả lặp và có mật độ cao, với các đối tượng đứng yên hoặc chuyển động, với các đặc điểm môi trường khác nhau, đồng thời nâng cao hiệu quả vì không phải thực hiện thủ công hoặc bằng tự động hóa robot.

Không những thế, Radar Scene Emulator còn giúp cải thiện độ phân giải của phân cảnh. Để có thể nhanh chóng nâng cấp khả năng tự động của phương tiện ví dụ tự động cấp độ 4 và 5 theo định nghĩa của Hiệp hội Kỹ sư Ô tô (SAE), cần kiểm thử khả năng phân biệt các chướng ngại vật trên đường của xe tự lái. Keysight giải quyết bài toán công nghệ này nhờ các đám mây điểm, giúp cải thiện độ phân giải cho từng đối tượng. 

Ông Thomas Goetzl, Phó Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc bộ phận kinh doanh Giải pháp năng lượng & ô tô của Keysight cho biết: “Bộ giả lập Radar Scene Emulator của Keysight cung cấp cho các nhà sản xuất OEM ô tô một giải pháp đột phá giúp tạo ra kịch bản giao thông thực tế trong phòng thí nghiệm thông qua dựng hình toàn cảnh. Viễn cảnh về các phương tiện giao thông hoàn toàn tự động đang được nhanh chóng hiện thực hóa và chúng tôi rất vui mừng được góp phần đẩy nhanh quá trình này”.

Giải thưởng năm nay tiếp tục được Công ty Honda Việt Nam (HVN) phối hợp cùng QuỹHonda Foundation (HOF), Viện Chiến lược và Chính sách Khoa học và Công nghệ(NISTPASS) - Bộ Khoa học Công nghệ tổ chức tại 6 trường đại học liên kết tạiViệt Nam, bao gồm: ĐH Bách khoa Hà Nội, ĐH Công nghệ - ĐHQG HN, Đại học Khoa họcTự nhiên - ĐHQG HN, Đại học Giao thông Vận tải Hà Nội, ĐH Bách khoa Đà Nẵng vàĐH Bách khoa TP.HCM.

Giải thưởng Honda Y-E-S năm thứ 9 sẽ bắt đầu tiếp nhận hồ sơ đăng kí trực tuyếncủa sinh viên từ 15/4 - 23/6/2014. Sau khi sơ loại hồ sơ, các thí sinh đủ điềukiện ứng tuyển sẽ nộp hồ sơ trực tiếp cho đến hết ngày 15/7/2014. Các sinh viêntại các trường Đại học liên kết có thành tích cao trong lĩnh vực khoa học côngnghệ và tích cực tham gia các hoạt động xã hội, ngoại khóa đều có thể nộp hồ sơtham gia Giải thưởng.

Giải thưởng Honda Y-E-S (Honda Young Engineer and Scientist Award) một trongnhững Giải thưởng thường niên được sáng lập bởi Quỹ Honda Foundation dành chonhững sinh viên xuất sắc tại các nước đang phát triển.

Việt Nam vinh dự là quốc gia đầu tiên triển khai Giải thưởng này từ năm 2006 -nhân dịp kỷ niệm 10 năm thành lập Công ty Honda Việt Nam.

Từ năm 2008, Quỹ Honda Foundation và Công ty Honda Việt Nam chính thức thiếtlập hệ thống hỗ trợ các thí sinh đoạt Giải thưởng tìm kiếm các khóa học sau đạihọc tại Nhật Bản. Hiện tại, đã có 10 sinh viên nhận Phần thưởng Y-E-S Plus và 9trong số đó hiện đang học tập và nghiên cứu tại Nhật Bản, 1 thực tập sinh đã trởvề làm việc tại Việt Nam.

Giải thưởng Honda Y-E-S đã thu hút được sự quan tâm đặc biệt và trở thành mụctiêu phấn đấu của rất nhiều thế hệ sinh viên từ các trường đại học khoa học côngnghệ hàng đầu Việt Nam. Đây thực sự là một sân chơi đầy thách thức mà các kỹ sưvà nhà khoa học trẻ muốn vượt qua để khẳng định mình.

TS. Nguyễn Việt Hà - Phó Hiệu trưởng Trường ĐH Công nghệ - ĐH Quốc gia Hà Nộicho biết: “Trong những năm qua, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia HàNội đã có 19 sinh viên vinh dự được nhận Giải thưởng Honda Y-E-S. Giải thưởngkhông chỉ hỗ trợ trực tiếp về tinh thần, vật chất cho các bạn sinh viên mà quantrọng hơn, còn mở ra cánh cửa cho các bạn tiếp xúc với truyền thống văn hóa củaNhật Bản và cơ hội học tập, nghiên cứu chuyên sâu tại Nhật Bản.”

Ngô Xuân Bách

Ngô Xuân Bách - Thí sinh đạt giải Honda Y-E-S 2006 & Honda Y-E-S Plus 2008 chiasẻ: “Năm 2006 mình nhận được Giải thưởng Honda Y-E-S và đến 2008 mình nhận tiếpphần thưởng Y-E-S Plus. Từ lâu mình đã ấp ủ ước mơ đi du học tại Nhật Bản vì đâylà đất nước của khoa học công nghệ, đặc biệt mình cũng muốn học được cách làmviệc và phẩm chất của người Nhật. Nhờ sự giúp đỡ của Quỹ Honda Foundation mìnhđã đăng ký thành công khóa học thạc sỹ tại Viện JAIST và nhận được hỗ trợ tàichính là 10.000 USD. Cảm ơn Quỹ Honda Foundation và Giải thưởng Honda Y-E-S rấtnhiều".

Minh Ngọc

Theo BIDV, CCCD gắn chip sẽ hỗ trợ ngân hàng rất nhiều trong quá trình xác thực khách hàng, giảm thời gian tác nghiệp; loại bỏ các rủi ro giả mạo, sai sót trong quá trình tác nghiệp so với kiểm tra đối chiếu chứng minh thư thông thường trước đây.

Về phía khách hàng, việc xác thực và đối chiếu thông tin qua CCCD gắn chip giúp cho giao dịch tài chính của khách hàng được thực hiện đơn giản, thuận tiện, an toàn và hoàn toàn tự động, nhanh chóng.

Trong thời gian tới, khi kết nối với hệ thống dữ liệu quốc gia, BIDV sẽ tiếp tục triển khai nghiên cứu ứng dụng CCCD gắn chip trên đa kênh. Khách hàng có thể sử dụng CCCD gắn chip để xác thực sinh trắc học khuôn mặt, vân tay và thực hiện các giao dịch hệ thống máy giao dịch tự động, mobile app và trên các kênh quầy Chi nhánh/Phòng giao dịch của BIDV.

Xuân Thạch