Hugin, Kolumne

QUEBEC CITY und WIEN, Österreich, Dec.

06.12.2023 - 06:12:07

GNW-Adhoc: LeddarTech und TTTech Auto präsentieren ihre Entwicklungszusammenarbeit in der Sicherheit des autonomen Fahrens an. 06, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- LeddarTech (https://leddartech.com/)(®), ein Automobilsoftwareunternehmen, das patentierte, bahnbrechende KI-gestützte Low-Level-Sensorfusions- und Wahrnehmungssoftwaretechnologie für ADAS und AD anbietet, und TTTech Auto (https://www.tttech-auto.com/), ein führendes Technologie-Unternehmen für Sicherheitssoftware im Automobilbereich, freuen sich, die Fertigstellung eines gemeinsamen Demonstrators für eine Fail-Operational-Architektur auf Basis der LeddarVision (https://leddartech.com/solutions/leddarvision/)(TM)-Software von LeddarTech und der Safety Co-Pilot-Lösung von TTTech Auto bekannt geben zu können.

QUEBEC  CITY und WIEN, Österreich,  Dec. 06, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- LeddarTech
(https://leddartech.com/)(®), ein Automobilsoftwareunternehmen, das patentierte,
bahnbrechende          KI-gestützte         Low-Level-Sensorfusions-         und
Wahrnehmungssoftwaretechnologie  für  ADAS  und  AD  anbietet,  und  TTTech Auto
(https://www.tttech-auto.com/),   ein   führendes   Technologie-Unternehmen  für
Sicherheitssoftware  im Automobilbereich, freuen  sich, die Fertigstellung eines
gemeinsamen  Demonstrators für  eine Fail-Operational-Architektur  auf Basis der
LeddarVision    (https://leddartech.com/solutions/leddarvision/)(TM)-Software   von
LeddarTech  und  der  Safety  Co-Pilot-Lösung  von  TTTech Auto bekannt geben zu
können.
Die   innovative   Safety  Co-Pilot-Lösung  von  TTTech  Auto  stellt  sich  den
Herausforderungen  einer  Sicherheitsarchitektur,  die  für autonomes Fahren auf
SAE-Level  3 und höher geeignet ist. Sie basiert auf einem ?Doer"-Kanal, der für
die  Hauptfahraufgabe zuständig ist, und  einem unabhängigen ?Checker"-Kanal für
dessen  Überprüfung. Im Falle  einer vom Checker  erkannten abnormalen Situation
wird  der Doer-Kanal nahtlos außer Kraft  gesetzt, und ein Fallback-Kanal bringt
das Fahrzeug zum sicheren Stillstand.
In  Rahmen dieser Zusammenarbeit  stütz sich TTTech  Auto auf seine Kompetenz in
Sicherheitsmechanismen   und   Automobilplattformen.   Diese   wird   durch  die
fortschrittlichen   technischen   Fusions-   und   Wahrnehmungsfähigkeiten   von
LeddarTech  ergänzt.  TTTech  Auto  steuert  Software-Plattformen  bei,  die die
Entwicklung dekomponierter Architekturen für Sicherheitsanwendungen erleichtern.
LeddarTech bereichert die Partnerschaft mit seinem leistungsstarken Fusions- und
Wahrnehmungsstack,  der auf  Low-Level-Fusion basiert.  Dadurch werden wertvolle
Daten   für  die  Erkundung  agiler  Architekturen  und  die  Demonstration  von
dekomponierten Wahrnehmungspfaden geliefert. Beide Unternehmen sind ein Beispiel
für  einen agilen Ansatz, bei dem Risikobewertungen und Machbarkeitsanalysen für
sicherheitskritische  Ereignisse eingesetzt  werden, um  eine potenzielle Lösung
vorführen  zu können. Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, Automobilhersteller bei
der  Entwicklung  ihrer  auf  SAE-Level  2-3 basierenden  Sicherheitslösungen zu
unterstützen.
Um    die    Realisierbarkeit   dieses   Ansatzes   und   sein   Potenzial   für
Fahrzeugsicherheit  und Kosteneffizienz  zu demonstrieren  sind TTTech  Auto und
LeddarTech  eine Partnerschaft  eingegangen, in  der LeddarVision von LeddarTech
mit  dem Safety Co-Pilot von TTTech Auto zu einem Demonstrator kombiniert wurde,
der den Checker-Kanal abbildet. Die wichtigsten Merkmale sind:
  * LeddarVision von LeddarTech: Ein leistungsfähiger KI-gestützter Low-Level-
    Fusions- und Wahrnehmungssoftware-Stack, der Rohsensordaten von Kameras und
    Radargeräten nutzt, um ein Umgebungsmodell zu erstellen. Je nach
    Sensorausstattung und Diversitätskonzept kann LeddarVision entweder im Doer-
    oder im Checker-Kanal eingesetzt werden.
  * Safety Co-Pilot von TTTech Auto: Eine vielseitige Lösung für den Checker-
    Kanal mit einer Reihe von Validierungsmodulen, die jeweils Überprüfungen in
    Bezug auf kritische Sicherheitsanforderungen vornehmen. Der Demonstrator
    zeigt Validierungsmodule, die probabilistische Risiken im Zusammenhang mit
    physikalisch nicht praktikablen Trajektorien und potenziell gefährlichen
    Kollisionen behandeln. Ein entscheidendes Element zur Gewährleistung der
    Sicherheit besteht darin, dass diese Kontrollen auf Basis eines separaten
    Umgebungsmodells durchgeführt werden - in diesem Fall LeddarVision -,
    wodurch eine völlige Unabhängigkeit vom Doer-Kanal gewährleistet ist.
Die  Tests  für  diesen  Demonstrator  wurden  mit  Daten  durchgeführt, die auf
Autobahnen  in Deutschland und  Israel gesammelt wurden.  Die Ergebnisse zeigen,
dass   das   qualitativ  hochwertige  Umgebungsmodell  von  LeddarTech  und  die
probabilistische  Prüfung von  TTTech Auto  einen effizienten  und zuverlässigen
Checker-Kanal    darstellen.    Dieser    Fortschritt    liefert   ein   solides
Sicherheitsargument  für AD-Systeme,  die nach  SAE-Level 3 oder höher betrieben
werden.
?Wir  ebnen  den  Weg  zur  Sicherheit  beim  autonomen  Fahren mit echten Fail-
Operational-Architekturen",  sagte  Stefan  Poledna,  CTO  bei TTTech Auto. ?Die
bahnbrechende  Architektur von  TTTech Auto  in Verbindung  mit LeddarVision von
LeddarTech  bestätigt unser Engagement für das autonome Fahren nach SAE-Level 3
und 4."
Frantz  Saintellemy, President, COO  und designierter CEO  von LeddarTech, fügte
an:  ?Durch unsere Partnerschaft mit TTTech Auto bei der Integration unserer KI-
gestützten  Software LeddarVision mit dem Safety Co-Pilot von TTTech Auto war es
unser    gemeinsames   Ziel,   eine   hochgradige   Fail-Operational-Architektur
vorzuführen,  die  für  eine  sichere  Fahrautomatisierung  geeignet  ist. Diese
Zusammenarbeit  entspricht unserer Überzeugung, dass  wir die Bereitstellung und
Einführung  von  Technologien  beschleunigen  können,  wenn  wir uns mit anderen
Branchenführern in Win-Win-Partnerschaften zusammenschließen."
Über TTTech Auto
TTTech Auto bietet Lösungen für zukünftige Fahrzeuggenerationen und den Übergang
zu softwaredefinierten Fahrzeugen an. Das Unternehmen ist auf die Bereitstellung
sicherer  Software- und Hardwarelösungen  zusammen mit einer  Reihe von Services
für  automatisiertes  Fahren  und  weitere  Anwendungen  spezialisiert,  die  in
Serienfertigungsprogrammen     anwendbar     sind.    Mit    seinen    führenden
Technologielösungen    reduziert   TTTech   Auto   die   Zeit,   die   für   die
Systementwicklung,   Integration   und   Prüfung  einer  serienproduktionsreifen
Softwareplattform  erforderlich  ist.  Dadurch  sorgt  das  Unternehmen für mehr
Sicherheit   und   elektronische   Robustheit  in  einer  Welt  der  zunehmenden
Automatisierung.
TTTech  Auto wurde  2018 von der  TTTech Group  und den Technologieführern Audi,
Infineon     und     Samsung     gegründet,    um    eine    globale,    sichere
Fahrzeugsoftwareplattform  für automatisiertes und  autonomes Fahren aufzubauen.
Im  Jahr 2022 erhielt das Unternehmen  in seiner letzten Finanzierungsrunde 285
Millionen  USD (250 Millionen  EUR) von Aptiv  und Audi. Im Unternehmenssitz von
TTTech  Auto in Wien,  Österreich, und an  mehr als 10 Standorten  in Europa und
Asien  arbeiten 1.100 Beschäftigte  mit führenden  Automobilherstellern an deren
Programmen  für  softwaredefinierte  Fahrzeuge,  ADAS  und autonomes Fahren. Das
Unternehmen  erwarb Technologieunternehmen  in Frankreich,  Spanien, der Türkei,
China  sowie  Mittel-  und  Osteuropa  und  hat in diese investiert. www.tttech-
auto.com               (https://tttech365.sharepoint.com/sites/taag-markcom-and-
ta/Shared%20Documents/Teams%20Documents%20Migration%20%5bTo%20be%20reorganized%5
d/External%20Comm/PR%20-%20TTTech%20Auto%20&%20TA/LeddarTech/www.tttech-
auto.com)
Über LeddarTech
LeddarTech  ist ein 2007 gegründetes  globales Softwareunternehmen mit Hauptsitz
in  Québec City  und weiteren  Forschungs- und  Entwicklungszentren in Montreal,
Toronto  und Tel Aviv, Israel. LeddarTech  entwickelt und liefert umfassende KI-
gestützte  Low-Level-Sensorfusions-  und  Wahrnehmungssoftwarelösungen,  die den
Einsatz  von ADAS- und  autonomen Fahranwendungen ermöglichen.  Die Software von
LeddarTech,  die für die Automobilindustrie  ausgelegt ist, wendet zum Erstellen
präziser  3D-Modelle  der  Umgebung  fortschrittliche  KI-  und Computer-Vision-
Algorithmen an, um eine bessere Entscheidungsfindung und sicherere Navigation zu
erreichen.  Diese leistungsstarke, skalierbare  und kosteneffiziente Technologie
steht OEMs und Tier-1/2-Zulieferern für die effiziente Implementierung von ADAS-
Lösungen für PKWs und Geländefahrzeuge zur Verfügung.
LeddarTech   ist   für   mehrere   Innovationen  im  Bereich  der  Fernerkundung
verantwortlich  und  verfügt  über  mehr  als  150 Patentanmeldungen  (80  davon
erteilt),  die ADAS- und AD-Funktionen verbessern. Eine bessere Wahrnehmung rund
um   das   Fahrzeug   ist  entscheidend,  um  die  globale  Mobilität  sicherer,
effizienter,  nachhaltiger  und  erschwinglicher  zu  machen:  Das  ist  es, was
LeddarTech   dazu  bringt,  die  am  weitesten  verbreitete  Softwarelösung  für
Sensorfusion und Wahrnehmung zu werden.
Weitere  Informationen über LeddarTech finden Sie unter www.LeddarTech.com sowie
bei LinkedIn, Twitter (X), Facebook und YouTube.
Kontakt:
Daniel  Aitken,  Vice-President,  Global  Marketing, Communications and Investor
Relations,    LeddarTech    Inc.    Tel.:    +   1-418-653-9000 Durchwahl   232
daniel.aitken@LeddarTech.com
  * Website für Investor Relations: investors.LeddarTech.com
  * Kontakt für Investor Relations: Kevin Hunt, ICR Inc. kevin.hunt@icrinc.com
  * Kontakt für Finanzmedien: Dan Brennan, ICR Inc. dan.brennan@icrinc.com
Leddar,  LeddarTech,  LeddarVision,  LeddarSP,  VAYADrive,  VayaVision  und  die
entsprechenden  Logos  sind  Warenzeichen  oder  eingetragene  Warenzeichen  der
LeddarTech  Inc.  und  ihrer  Tochtergesellschaften.  Alle  anderen  Marken  und
Produktnamen  sind oder  können Marken  oder eingetragene  Marken sein,  die zur
Identifizierung  von  Produkten  oder  Dienstleistungen ihrer jeweiligen Inhaber
verwendet werden.
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@ dpa.de

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