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Samsung kündigt Exynos Auto und Isocell Auto an

Samsung im Auto: Exynos Auto Anwendungsprozessoren und Isocell Auto Bildsensoren angekündigt.
Samsung im Auto: Exynos Auto Anwendungsprozessoren und Isocell Auto Bildsensoren angekündigt.
Samsung Electronics hat mit seiner Halbleitersparte heute zwei neue Produktgruppen und Marken für Fahrzeuglösungen vorgestellt: Samsung Exynos Auto und Samsung Isocell Auto. Mit den Exynos Auto Anwendungsprozessoren und den Isocell Auto Bildsensoren adressiert Samsung den Markt Automotive.

Mit den neuen Markenlösungen Exynos Auto und Isocell Auto bringt Samsungs seine bereits bewährten und auf dem Markt erfolgreichen Technologien unter eigenem Label auch für den Automobilbereich auf den Markt. Samsung betont, dass die Serien Exynos Auto und Isocell Auto speziell für die Anforderungen der Industrie für rauere Umgebungen entwickelt und getestet werden. Auf dem Samsung-Portfolio sollen Automobilhersteller hochmoderne Anwendungen für Infotainment, Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und Telematik entwickeln.

Die neuen Prozessoren von Exynos Auto sind in drei Unterkategorien unterteilt:

  • Exynos Auto V Series: Die Exynos Auto Series V Chips sind für fortschrittliche Infotainmentsysteme im Fahrzeug (IVI, In-Vehicle Infotainment) gedacht.
  • Exynos Auto A Series: Diese Produktgruppe deckt den Bereich Fahrerassistenzsystem respektive ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) ab.
  • Exynos Auto T Series: Mit den Chips der T-Serie bietet Samsung Anwendungsprozessoren für Telematiklösungen im Verkehr.

Mit den Isocell-Bildsensoren für Fahrzeuge unter dem Markennamen Isocell Auto adressiert Samsung neue und leistungsfähige Sensoren, die speziell auf die Anforderungen im Straßenverkehr hin optimiert werden. Damit ausgerüstet sollen Autos Straße und Umgebung besser wahrnehmen und erfassen können, auch unter Umgebungsbedingen wie am Abend mit wenig Licht. Zudem erleichtern die speziellen Auto-Bildsensoren eine genauere Identifizierung von Objekten. So können Fahrzeuge selbst bei Tunneln oder anderen kontrastreichen Umgebungen beispielsweise Fahrbahnbedingungen oder mögliche Gefahren erkennen.

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Autor: Ronald Matta, 16.10.2018 (Update: 16.10.2018)
Ronald Matta
Ronald Matta - Senior Editor News - @RonaldTi
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