世界中の自動車メーカーやテクノロジサプライヤが、自動運転のアイデアを実装するためにdSPACEのソリューションを使用しています。当社では、SIL、HIL、プロトタイピング、データ・ロギング、データ・リプレイ、データ・エンリッチメント、現実的なセンサ、シナリオベーステスト、シナリオ生成、データおよびテスト管理など、お客様が求める各種シミュレーションおよび妥当性確認向けソリューションを提供しています。当社のポートフォリオには、PC上で使用できるソリューションやHILシミュレータおよびクラウド向けのソリューションも含まれており、必要に応じてコンサルティングサービスも提供しています。

エンドトゥエンドの開発およびテスト環境

公道での自動運転のアイデアを形にするのを支援するため、dSPACEはデータドリブン開発と妥当性確認のための総合的なソリューションとサービスを提供しています。これによりデータ・ロギングからリリースまたはサインオフテストまでのすべての開発段階でシームレスで効率的なデータ処理が保証されます。

  • Data logging: robust in-vehicle data logging system with outstanding performance for recording sensor raw data and vehicle bus data
  • Data enrichment: data selection, anonymization, and annotation (ground truth) with best-in-class quality
  • Machine learning & in-vehicle prototyping: Big data management, AI training, and systems for in-vehicle prototyping
  • Data replay: time-synchronous replay of sensor raw data and vehicle bus data with exceptionally high streaming bandwidth
  • Production software development: modeling, high-quality code generation, and verification for AUTOSAR Classic and Adaptive, and other platforms
  • Scenario generation: automated generation of simulation scenarios from sensor raw data or object lists
  • Vehicle, environment, and sensor simulation: highly realistic and validated simulation models
  • Scenario-based testing: validating software for autonomous driving by automatically performing and evaluating millions of tests with an end-to-end solution for SIL, HIL, and simulation in the cloud
  • Data and test management: central management of measurement, simulation, and test data
  • Release testing: verification and validation strategy according to ISO 26262 and ISO/PAS 21448 (SOTIF) to achieve homologation with optimized processes
  • End-of-line sensor testing: precise, cost-efficient, high throughput testing of radar control units
  • Periodic technical inspections: verifying functionality, safety, and conformity of radar-based environment detection units for vehicles

自動運転での作用連鎖は、一般的にさまざまな処理ステージで構成されています。まず、センサの生データのプリプロセス処理(認知)を行う必要があります。この目的は、単一画像または反射点に基づいて車両環境内の機能、静的または動的オブジェクト、および空きスペースを検出することです。その後、結果が一貫性のある環境モデルにマージされ整理されます(データ融合)。これを行うためには、センサデータの時間同期と相関性の確立が重要です。さらに、高精細マップに基づいて車両の正確な場所と車線位置を把握する(場所の特定)必要があります。

車両周辺の状況は環境モデルに基づいて分析され、可能な走行軌道の計画および特定の運転操作に対する決定が下されます。そして、縦および横方向の制御が実行されます。

現実世界を詳細かつ総合的にシミュレートすることは、妥当性確認の作業における基本であり、適切なセンサモデルを使用してテスト環境と実際のセンサを統合することはそのうえで重要です。センサモデルには、環境モデルが提供する情報に基づいて直接オブジェクトリストを生成するバリアント(テクノロジ非依存型)や、通常は高性能GPUで演算処理を行い、カメラやレーダーなどの接続されている実際のセンサに生のデータを供給するバリアント(現象的または物理的モデル)まで、さまざまなモデルがあります。センサ統合オプションも、シミュレートするデータのタイプや層に応じてさまざまなものが存在します。これらのオプションは、センサフロントエンドの直接的なシミュレーションにも対応しており、GNSS(全地球的航法衛星システム)またはV2X(Vehicle-to-X)信号に基づくレーダーなどの無線やHFケーブルもカバーします。信号をプリプロセス処理し、センサデータを融合し、環境モデルをセンサの制御ユニットで作成することは作用連鎖に重大な影響を与えます。そのため、テスト環境で実際のセンサを使用することは多くの場合不可欠です。

自動運転車両のソフトウェアのデータドリブン開発

データの記録とエンリッチメントから実際のデータに基づいた大規模シミュレーション用シナリオの生成に至るまで、自動運転車両のデータドリブン開発のための人工知能を活用したワンストップソリューション

ラピッドプロトタイピング

認知、融合、およびアプリケーション向けの各アルゴリズムの開発にdSPACE製プロトタイピングシステムおよびRTMapsを使用。

MIL/SILシミュレーション

標準PCまたはPCクラスタを使用したMIL(model-in-the-loop)またはSIL(software-in-the-loop)シミュレーションにより、運転機能のテストを自動化。

HILシミュレーション

自動運転システムおよび完全な作用連鎖をラボ内でテスト

ツールの概要

すべての開発ステップを通じて円滑に相互作用が行われるよう適切に調整されたツールチェーン

動画

先進運転支援システム(ADAS)および自動運転に関するdSPACEの動画

dSPACEコンサルティング

dSPACEコンサルティングでは、各種のプロジェクトを通じて、お客様がdSPACEツールの使用の有無を問わず、ECU開発のすべての段階でプロセスの定義や最適化を行えるようにするためのサポートを提供しています。

  • Autonomous Driving: Data-Driven Development and Validation 製品情報, PDF, 英語, 3439 KB
関連項目

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