Nel panorama automobilistico in rapida evoluzione di oggi, i Sistemi Avanzati di Assistenza alla guida (ADAS) sono emersi come un componente critico per quanto concerne la sicurezza dei veicoli stradali e l’esperienza di guida. Tuttavia, garantire l’affidabilità e valutare i rischi nell’utilizzo delle funzionalità ADAS presenta oggi una sfida significativa. Questo programma di tesi si concentra sull’introduzione di un approccio innovativo, descritto nello standard ISO 21448 (SOTIF), che permette di testare la robustezza, le criticità e i rischi legati ai sistemi ADAS ed alle relative funzionalità di guida avanzata/autonoma. Seguendo le linee guide e le raccomandazioni fornite dallo standard ISO 21448, il lavoro di tesi contribuirà a sviluppare metodologie di test esaustive per identificare e mitigare efficacemente i rischi correlati alle funzionalità ADAS attraverso la creazione, simulazione e virtualizzazione di differenti scenari di test, che permettano di
testare la robustezza del sistema ADAS in diverse condizioni ambientali.
Argomento principale:
Automotive – Functional Safety – ADAS
Corso di studio e requisiti candidato:
Ingegneria Elettronica, Ingegneria Informatica, Ingegneria dell’Automazione – Un team di studenti altamente motivato con background in tematiche di AI/Machine Learning applicato a funzionalità ADAS.
Sede tirocinio: Napoli
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In today’s quickly changing automotive market, Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) have evolved as a key component of vehicle safety and driving experience. However, assuring dependability and identifying dangers in the application of ADAS features is a major challenge today. This thesis program aims to introduce a unique approach, as stated in the ISO 21448 standard (SOTIF), for testing the robustness, criticality, and dangers associated with ADAS systems and their related advanced/autonomous driving functions. Following the guidelines and recommendations provided by the ISO 21448 standard, the thesis work will contribute to developing comprehensive testing methodologies to identify and effectively mitigate risks associated with ADAS functionalities through the creation, simulation, and virtualization of various test scenarios, enabling testing the robustness of the ADAS system in various environmental conditions.
Main topic:
Automotive – Functional Safety – ADAS
Course of study and candidate requirements:
Electrical Engineering, Computer Engineering, Automation Engineering – A team of highly motivated students with background in AI/Machine Learning topics applied to ADAS functionality.
Location: Naples
