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高度な自動運転技術の開発は、多くの自動車メーカーにおける開発活動の中心的な課題となっています。ツールサプライヤにとっては、異種のセンサを多数使用した360°冗長サラウンドビュー、高精度測位情報、自動車の接続性などの要件も困難な課題です。

これに対し、dSPACEでは自動運転機能に対応したエンドツーエンドのツールチェーンをシングルソースで提供しています。当社の高性能プラットフォームと特注のソフトウェア環境で構成された独自のラピッドプロトタイピングソリューションを活用すれば、認知アルゴリズムやフュージョンアルゴリズムからリアルタイム制御に至るまで、車載マルチセンサアプリケーション全体を開発することが可能です。大幅に増加するテスト作業を管理するには、テストをSIL(Software-in-the-Loop)シミュレーションに移行させることが必要です。PCクラスタを活用すれば、コンピュータノードとシミュレーションを高度に並列化することにより、スケーラビリティを最大化しながら、高いテストスループットを実現することができます。リリーステストを行うには、依然としてHIL(Hardware-in-the-Loop)シミュレーションは不可欠です。これに対応するには、カメラ、レーダー、ライダー、センサフュージョンなどの実際の環境センサを統合することが必要です。dSPACEでは、簡単なレストバスシミュレーションや生のデータ供給、さらには無線(Over-the-air)でのシミュレーションに至るまで、充実した統合オプションを提供しています。

自動運転での連鎖作用は、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が決定されます。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連鎖作用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。

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モデル(MIL)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効果チェーンをラボ内でテスト

実車によるテストドライブ

実車によるテストドライブ中に、環境センサおよびバスネットワークから受信した時間同期されたデータを記録

ツールの概要

すべての開発ステップを通じてスムーズな連携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