Presse

Hamburg, Deutschland
25.02.2021

Ibeo Automotive Systems erprobt LiDAR-Systeme für das automatisierte Fahren in Berlin und Peking

Hamburg, Deutschland 
14.12.2020

Digitale Schiene: Ibeo Automotive Systems stattet Deutsche-Bahn-Pilotprojekt mit LiDAR-Technologie aus

Hamburg/Waldkirch, Deutschland 03.12.2020

Ibeo und SICK bringen mit neuartigem 3-D-Solid-State-LiDAR-Sensor Bewegung in die Industrie

Events

Verschoben auf 15.-19.03.2021

REConf 2020

26.03.2021

AI Guild #data lift series No 4

30.-31.03.2021

21. Internationales Stuttgarter Symposium

Semantic Segmentation of Solid-State LiDAR Measurements for Automotive Applications

Projekte

2020

VanAssist - Forschungsprojekt für die autonome Paketzustellung
  

2020

Projekt »KI-FLEX«: Hardware-Forschung für sicheres autonomes Fahren 

2019

Ibeo nutzt Teststrecke für automatisiertes und vernetztes Fahren (TAVF) in Hamburg 

Mediathek

Webinar Replay: How We Solved the Solid-State Challenge

Webinar Series 1
Wie wir die Solid-State-Herausforderung gelöst haben

In diesem Webinar stellen wir Ihnen den automotive LiDAR Design Space vor, welcher die verschiedenen Sensorkonzepte der in diesem Bereich tätigen Unternehmen umfasst. Darüber hinaus leiten wir den 4D Solid-State LiDAR von Ibeo aus dem design space ab und beleuchten einige seiner wichtigsten Eigenschaften. (Stand vom 06/2020)

Webinar Replay: Ground Truth in Minutes – Demonstration of a LiDAR-based Tool Chain

Webinar Series 1
Ground Truth in wenigen Minuten - Demonstration einer LiDAR-basierten Toolchain

Wir sind am Besten für unsere LiDAR-Sensoren bekannt, aber Ibeo bietet auch eine leistungsstarke, automatisierte Toolchain, die eine manuelle Annotation bei der ADAS/AD-Validierung ersetzt. In diesem Webinar erfahren Sie, warum die Ibeo.Reference Toolchain auch ein hervorragendes Entwicklungswerkzeug für Ingenieure ist, die mit beliebigen Perception Systemen arbeiten.(Stand vom 06/2020)

Webinar Replay: Can we rely on Machine Learning? - Safety Aspects on Autonomous Driving

Webinar Series 1
Können wir uns auf Machine Learning verlassen? - Sicherheitsaspekte beim autonomen Fahren

Sicherheit und Zuverlässigkeit sind die wichtigsten Eigenschaften für die gesellschaftliche Akzeptanz von autonomen Fahrzeugen. Diese stark geforderte Robustheit wird in automotive Anwendungen durch Normen wie die ISO 26262 geregelt. In Anlehnung an diese Normen zeigen wir Ihnen Methoden und Werkzeuge für den Entwurf zertifizierbarer Systeme auf, die sichere autonome Fahrzeuge gewährleisten. (Stand vom 06/2020)

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