ADVANCED DRIVER ASSISTANCE SYSTEMS - 日本語 への翻訳

• 先進運転支援システム
• 高度運転支援システム
• advanced driver assistance systems

英語 での Advanced driver assistance systems の使用例とその 日本語 への翻訳

The DS1007 is an excellent fit when your application models require a combination of high computing power and fast closed-loop rates e.g., for electric motor control, advanced driver assistance systems or active noise and vibration cancellation.
DS1007は、高い計算処理能力と高速のクローズドループレートの組み合わせ(たとえば、モーター制御、先進運転支援システム、またはアクティブな防音および制振など)が必要なアプリケーションモデルの開発に最適な製品です。

Automotive electronics that support these advanced driver assistance systems(ADAS) are required to process a large amount of data at a high speed, and therefore noise that occurs in them has higher frequencies.
こうした先進運転支援システム(ADAS)を担う車載電子機器は、大容量のデータを高速処理する必要があるため、発生するノイズもより高周波化しています。

Application Areas To efficiently validate the algorithms for autonomous driving(AD) and advanced driver assistance systems(ADAS) at an early stage, you can conduct the tests in virtual driving scenarios.
適用分野仮想運転シナリオに基づいたテストを実施すると、自動運転システム(AD)および先進運転支援システム(ADAS)向けのアルゴリズムの妥当性確認を早期の段階で効率的に行うことができます。

Speeding Up the Development of ADAS Systems with Model-Based Development- dSPACE Advanced driver assistance systems(ADAS) have the potential to significantly reduce the number of road accidents by enhancing vehicle systems for safety.
モデルベース開発によるADASシステムの開発スピードの向上-dSPACE車両システムの安全面を強化することが可能な先進運転支援システム(ADAS)には、交通事故件数を大幅に減少させる可能性があります。

As part of this agreement, Denso will provide processed sensor data to TomTom's end-to-end mapping system for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems(ADAS), updating the HD Map on the fly.
今回の提携の一環として、デンソーは処理されたセンサーデータを、トムトムの自動運転車用のマッピングシステムと先進運転支援システム（ADAS）に提供し、トムトムのHDマップをリアルタイムで更新する。

Radar Test Bench: Real Echoes in the Lab- dSPACE Testing radar sensors in a closed loop is one of the elementary challenges when developing advanced driver assistance systems.
RadarTestBench:RealEchoesintheLab-dSPACEレーダーセンサをクローズドループでテストできるようにすることは、先進運転支援システムの開発における基本的な課題の1つです。

ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) is a system in which the vehicle itself grasps the surrounding information in order to realize the safety and comfort of the driver, accurately displays and warns the driver,.
ADAS（AdvancedDriver-AssistanceSystems,先進運転支援システム）とは、ドライバーの安全・快適を実現するために自動車自体が周囲の情報を把握し、ドライバーに的確に表示・。

Abstract- dSPACE To find and validate concepts for chassis, vehicle dynamics controllers, and advanced driver assistance systems, Daimler AG relies on a driving simulator in addition to test drives on the road.
要約-dSPACEDaimlerAGでは、シャシ、ビークルダイナミクスコントローラ、および先進運転支援システムのコンセプトを見極め、その妥当性を確認するため、道路上でのテストドライブに加えてドライビングシミュレータを利用しています。

Problems with driver assistance systems are increasing: As advanced driver assistance systems become more widespread and increasingly complex, more owners are indicating problems.
運転支援システムに関する問題が増加しています：高度な運転支援システムがより広く普及し複雑になるにつれて、より多くのオーナーが問題を指摘しています。

Increasing problems with driver assistance systems: As automakers add more advanced driver assistance systems to their vehicles, more consumers are experiencing problems.
運転手支援システムの問題の増大：自動車メーカーがより高度な運転支援システムを車両に追加するにつれて、より多くの消費者が問題を抱えています。

Although small in comparison to other uses, driverless cars and advanced driver assistance systems are expected to see the most growth in LiDAR use, with average annual market expansion through 2022 projected to be at 29.2%.
他の用途に比べると小さいが、無人自動車とADASがLiDAR利用で最高の成長が見込まれており、2022年までの年平均の市場拡張は29.2%の見込みである。

We are also currently producing various key electronic components including Advanced Driver Assistance Systems(ADAS), safety, body control, infotainment and under-hood ICs.
また現在、当社ではアドバンスト運転支援システム(ADAS)、安全性、車体制御、エンジン用ICなどの多岐にわたる主要なICを製造しています。

Ideally suited for testing advanced driver assistance systems For real-time tests of real headlights, the vehicle can be equipped with different headlight models for simulations in MotionDesk- simply by loading different luminance distributions of the corresponding headlight.
先進運転支援システムのテストに最適実際のヘッドライトのリアルタイムテストでは、対応するヘッドライトの異なる輝度分布をロードするだけで、車両に異なるヘッドライトモデルを搭載してMotionDeskでシミュレートすることができます。

The good news is that ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) can be implemented into existing transport networks, providing'smart city' benefits without the need to overhaul the entire transport infrastructure.
うれしいのは、ADAS(先進運転支援システム)は既存の交通ネットワークに「スマートシティ」の優位性を実施かつ提供できることで、そのためには交通基礎施設全体を見直すことが急務となっています。

While the magnetic field of a wire was responsible for the car's‘navigation‘ at the Contidrom in 1968, we now use on-board computers, satellite navigation and advanced driver assistance systems.
年のコンチドロームでは、ワイヤのつくり出す磁場を車両のナビゲーションとして用い、今では、車載コンピュータ、衛星ナビゲーション、先進運転支援システムを用いています。

Volvo, Honda, Audi, Tesla- pretty much every auto manufacturer, plus Google and probably Apple- is incorporating advanced driver assistance systems(ADAS) into cars we can buy right now.
Volvo、Honda、Audi、Teslaその他ほぼあらゆる自動車メーカーに加えて、Googleは（おそらくはAppleも）自動車に組み込める高度ドライバー援助システム（ADAS）をすでに開発している。

Radar Test Bench: Real Echoes in the Lab- dSPACE Testing radar sensors in a closed loop is one of the elementary challenges when developing advanced driver assistance systems.
Abstract-dSPACEレーダーセンサをクローズドループでテストできるようにすることは、先進運転支援システムの開発における基本的な課題の1つです。

Advanced driver assistance systems(ADAS) such as predictive powertrain control, curve lights and curve warnings use predictive road data, called the"electronic horizon", which is calculated from digital road maps and from the vehicle's current position and driving direction.
ADASISv2HorizonReconstructorBlockset-dSPACE予測パワートレイン制御、カーブ進入時のライト自動調整、カーブ警告などの先進運転支援システム(ADAS)では、デジタル道路マップおよび車の現在の位置と進行方向から計算する「エレクトロニックホライズン」と呼ばれる道路予測データを使用します。

In the automotive industry, designers building new applications for Advanced Driver Assistance Systems(ADAS) and infotainment might need bridging solutions that that can aggregate data from multiple image sensors and deliver it to a MIPI AP via a CSI-2 interface.
車載機器産業で先進運転支援システム(ADAS)とインフォテイメント向けの新しいアプリケーションの設計者は、複数の画像センサからのデータを集約しCSI-2インターフェースを介してMIPIAPへ伝送できるブリッジソリューションが必要です。

Advancements in technology will be the most instrumental in the continued development of driverless vehicles, with more than half(56%) of respondents believing that sensor technology is most essential, followed by software(48%), advanced driver assistance systems(47%), and GPS(31%).
回答者の半数以上は、最も重要な技術としてセンサー技術(56％)をあげ、ソフトウェア(48％)、高度運転支援システム(47％)、GPS(31％)がこれに続きました。