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ホワイト ペーパー ライブラリ 

MQTT White paper visual

マイクロコントローラーからのミドルウェアの旅

マイクロプロセッサに

ますます近代的な自動車動力システムは、AUTOSAR Classic ベースのマイクロコントローラーではなく、強力な集中型 POSIX システムに移行します。確立されたソフトウェア アーキテクチャを移植すると、システムのパフォーマンスが低下します。

 

このホワイト ペーパーの要点:

 

  • AUTOSAR Classic と ROS 2 の実行と通信の違い。

  • パフォーマンスの低下につながる落とし穴。

  • パフォーマンスの問題に対処するために Apex.OS および Apex.Middleware によって提供されるメカニズム。

The Apex.AI MQTT Connecor
spleenlab white paper

マイクロコントローラーからのミドルウェアの旅

マイクロプロセッサに

ますます近代的な自動車動力システムは、AUTOSAR Classic ベースのマイクロコントローラーではなく、強力な集中型 POSIX システムに移行します。確立されたソフトウェア アーキテクチャを移植すると、システムのパフォーマンスが低下します。

 

このホワイト ペーパーの要点:

 

  • AUTOSAR Classic と ROS 2 の実行と通信の違い。

  • パフォーマンスの低下につながる落とし穴。

  • パフォーマンスの問題に対処するために Apex.OS および Apex.Middleware によって提供されるメカニズム。

Safe calibration of automated driving sensor suites
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マイクロコントローラーからのミドルウェアの旅

マイクロプロセッサに

ますます近代的な自動車動力システムは、AUTOSAR Classic ベースのマイクロコントローラーではなく、強力な集中型 POSIX システムに移行します。確立されたソフトウェア アーキテクチャを移植すると、システムのパフォーマンスが低下します。

 

このホワイト ペーパーの要点:

 

  • AUTOSAR Classic と ROS 2 の実行と通信の違い。

  • パフォーマンスの低下につながる落とし穴。

  • パフォーマンスの問題に対処するために Apex.OS および Apex.Middleware によって提供されるメカニズム。

White paper visual - Executors_20230814.png

マイクロコントローラーからのミドルウェアの旅

マイクロプロセッサに

ますます近代的な自動車動力システムは、AUTOSAR Classic ベースのマイクロコントローラーではなく、強力な集中型 POSIX システムに移行します。確立されたソフトウェア アーキテクチャを移植すると、システムのパフォーマンスが低下します。

 

このホワイト ペーパーの要点:

 

  • AUTOSAR Classic と ROS 2 の実行と通信の違い。

  • パフォーマンスの低下につながる落とし穴。

  • パフォーマンスの問題に対処するために Apex.OS および Apex.Middleware によって提供されるメカニズム。

Apex.Grace Executor — An execution management framework
A middleware journey from microcontrollers to microprocessors
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ゼロコピー ステロイドに対する AUTOSAR Adaptive​

オープンソース ミドルウェア Eclipse iceoryx™ を使用して自動車用 ECU のプロセス間通信を実現する方法と、安全性が重要なシステムでの iceoryx の使用を可能にする Apex.Middleware で提供される拡張機能について詳しく説明します。

 

これからのあなたのポイント白書:

  • AUTOSAR Adaptive の標準化の過程で、iceoryx がオープンソース ミドルウェアにどのように進化したか。

  • iceoryx を自動車の通信スタックに統合する方法。

  • iceoryx の利点と Apex.Middleware での拡張機能。

AUTOSAR adaptive on zero-copy steroids​
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組み込みハードウェアでのリアルタイム LIDAR オブジェクト検出 — オープンソース プロジェクトから製品レベルの実装まで​

パートナーのドライブブロックが、Apex.OS と統合することで、LIDAR 認識スタックのレイテンシを低く予測可能にすることで、どのようにメリットを得ているかをご覧ください。

 

これからのあなたのポイントwハイト紙:

  • Apex.OS の上に構築された driveblocks の LIDAR 認識スタックが、どのように他のものよりも優れているか。

  • Apex.OS を使用する理由 - ROS 2 からのフォークは、データ トランスポートの待ち時間を短縮するタスクに最適です。

  • Apex.OS および Apex.Middleware でどのような実装を行うと、待ち時間が短縮されますか。

Real-time LIDAR object detection on embedded hardware — from open-source projects to production-grade implementation​
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