STRADVISION und aiMotive kombinieren wahrnehmungsgesteuertes Szenarienverständnis und skalierbare Simulation für ADAS-Validierung

28.05.2026

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.

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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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Flugzeug verliert Bugrad bei Landung – Reinigung zwingt Hamburg Airport zur Pause

04.05.2026

Ein Zwischenfall mit einem Kleinflugzeug hat am Montagnachmittag den Flugbetrieb am Hamburger Flughafen vorübergehend zum Erliegen gebracht. Eine aus Cannes kommende Maschine setzte bei der Landung mit der Nase auf und wurde dabei beschädigt, wie ein Flughafensprecher mitteilte. Verletzt wurde niemand. Nach Angaben des Sprechers war das Flugzeug in Hamburg gelandet und „dabei zu Schaden gekommen“.

Dem Boulevardblatt „Bild“ zufolge verlor das Kleinflugzeug beim Aufsetzen sein Bugrad und setzte anschließend mit der Flugzeugnase auf der Piste auf. An Bord sollen zwei Personen gewesen sein. Offiziell bestätigt wurden zunächst der Schaden an der Maschine und das Ausbleiben von Verletzten. Um welche Art von Flug handelte, wurde zunächst nicht detailliert erläutert; laut „Bild“ soll es sich um eine Socata TBM-700C gehandelt haben.

Die Beschädigung der Maschine führte dazu, dass der komplette Flugbetrieb in Hamburg zeitweise gestoppt werden musste. Während der Bergung des Flugzeugs und der anschließenden Reinigung der Start- und Landebahn waren weder Starts noch Landungen möglich. „Das muss sehr gewissenhaft gereinigt werden“, sagte der Sprecher. Schon kleinste Trümmerteile könnten beim Starten und Landen gefährlich für andere Flugzeuge werden.

Die betroffene Maschine traf gegen 16 Uhr am Hamburger Flughafen ein. Spezialisten sollen nun untersuchen, wie es zu dem Vorfall kommen konnte. Der Flughafen nahm den Betrieb wieder auf, nachdem das Kleinflugzeug geborgen und die Bahn gereinigt worden war. Mit Verspätungen und Umleitungen war in der Folge zu rechnen, während sich der Verkehr schrittweise normalisierte.