- 単一のシステムにより、センサデータを複数のSUTへ同時に供給して正確にリプレイ
- テストセットアップ全体の複雑さと保守を軽減
- 品質を犠牲にすることなくデータリプレイのコスト削減とスペース要件に対応
- テスト機器を変更せずに、あまり複雑でない認識用ECUからより複雑な認識用ECUへと容易に変更可能
タスク
あらゆる走行条件下で車両検知の安全性と信頼性を確保することは、自律性レベルがより高いADAS/ADシステムにとって重要なタスクです。認識の正確さは、データフュージョンや位置特定から軌道計画および車両制御に至るまで、自動運転車両（AV）のデータ処理チェーンにおける、すべての後続ステップに必須の前提条件です。レーダーやLiDARなどの小型スマートセンサ、ドメインコントローラ、または高性能コンピュータ（HPC）が必要かどうかに関わらず、さまざまなトラフィックシナリオや環境シナリオで妥当なパフォーマンスおよびロバスト性を保証するには、現実世界のデータを使用してターゲットハードウェア上で認識機能を検証する必要があります。
課題
多数のカメラや、レーダーおよびLiDARセンサデータ供給用の多数のEthernetチャンネルを使用するADAS/ADのドメインコントローラの場合に比べると、単一のスマートセンサや、カメラ1台と少数のCANチャンネルのみを使用した単一で小規模の認識用ECUを検証するには、複雑なHIL（Hardware-in-the-Loop）リプレイシステムは必要ではありません。お客様にとって重要な課題の1つは、適切なテスト環境の選択です。考えられる1つの方法は、スマートセンサに対する低レベルのリプレイ要件に対処するために、エントリレベルのリプレイシステムから開始するというやり方です。そして、その後のプロジェクトでADAS/ADコントローラやHPCを検証するためのより総合的なリプレイソリューションを確立するべく、コストと時間を費やしていく、というものです。別の方法としては、さまざまなプロジェクトでさまざまな複雑さの認識ユニットをテストすることができるような柔軟性を持ったハードウェア再処理システムに、一度で投資を行うというものです。この場合は、この一回の投資を長期にわたり保護することができます。
解決方法
dSPACEは、スケーラブルなコンポーネントを組み合わせたモジュール型のデータリプレイソリューションを提供しています。これはリプレイPC、および生のセンサデータ挿入ユニットとバスデータ挿入ユニットで構成されていて、これらはリプレイチャンネル数を変更することで柔軟に使用することができます。
単一のハードウェア再処理システムを使用して複数のテスト対象システム（SUT）へ同時にデータリプレイを行うことは、最大限の効率性を重視した費用対効果の高い選択肢です。検証する各認識ユニットは同じタイプの場合もありますが、LiDARポイントクラウド、レーダーオブジェクトリスト、およびその他のセンサペイロードを挿入するためのカメラやバスチャンネルなどの生データ用インターフェースの数量が異なる場合もあります。個々のECUへのデータ挿入は、独立した時間同期により個別のチャンネル経由で行います。最初のステップでは、アノテーション処理して記録されたセンサデータを事前にローカルのSSDにダウンロードするのが一般的で、それ以外ではクラウドからリプレイPCに直接ストリーミング送信することもできます。dSPACEのマルチセンサアプリケーション向け高性能実行フレームワークであるRTMapsは、リプレイPC上でリプレイソフトウェアとして動作して、MDF4、rosbag、MCAP、PCAPなどの幅広いファイル形式で記録データのストリームを読み出し、それらをデータ挿入インターフェースである、環境センサインターフェース（ESI）ユニット、およびSCALEXIOへ渡します。リプレイの独立性を確保するため、RTMapsの個別のリプレイエンティティはプロセスとして実行されるか、またはそれぞれのテスト対象デバイス（DUT）のDockerコンテナで実行されます。dSPACEでは、特定のSUTに適合するようデータをある形式から別の形式へと変換するサービスや、GPU上でH.265などを使用した可逆および不可逆データ圧縮サービスも提供しています。また、RTMapsを利用して、リプレイ後にSUTの出力と目標データを比較することにより、キーパフォーマンスインジケータ（KPI）を計算することも可能です。gRPCやXIL APIを使用すれば、データリプレイシステム全体を遠隔から操作およびモニタリングすることができます。
FPGAベースの環境センサインターフェースユニット（ESIユニット）は、それ1つでFPD-Link、GMSL、ASA Motion Link、MIPI CSIなどの関連するあらゆるタイプのMFCモジュールを使用して生のセンサデータを最大16のカメラインターフェースに挿入することができます。これらのモジュールは別々に操作できるため、ESIユニットは複数のSUTで並行して生データのストリームを再生できます。一方、SCALEXIO LabBoxリアルタイムシステム（あるいは、より高い処理能力が必要な場合には、別の選択肢であるSCALEXIOプロセッサユニット）は、LiDARポイントクラウドなど、フレームベースのバスセンサデータのリアルタイムリプレイを低ジッタで継続実行し、必要なレストバスシミュレーションを設定して、リプレイ全体を通して車両のステータス情報を提供し、期待される動作点にDUTを維持します。SCALEXIOは、標準的な車載Ethernet（UDP、TCP/IP、SOME/IP）、CAN/CAN FDバスネットワーク、LIN、そしてFlexRayもサポートしています。ESIユニットと同様に、SCALEXIOのそれぞれのバスチャンネルは個別に操作できるため、単一のSCALEXIOユニットで同時に複数のDUTにバスデータを挿入できます。また、SCALEXIO LabBoxやSCALEXIOプロセッサユニットも、ハードウェアに基づいたすべてのデータストリームのgPTP同期化により、データリプレイを正確に保ちます。これは、認識機能の検証を成功させるために不可欠な前提条件です。SCALEXIOユニットは一般にPTP timeTransmitterとして機能し、そのリアルタイムクロックに基づいて単一のSUTとの個別リプレイ同期を確立します。ESIユニットや場合によってはSUTも、PTP timeReceiverです。ただし、これも、PTP timeTransmitterとして機能するDUTと組み合わせると、異なる動作を示します。単一かつモジュール型のESIユニットと、複数のSUTでのリプレイ向けにgPTPで同期化されたSCALEXIOシステムを組み合わせることで、高い効率性とコストパフォーマンス比の最適化を実現できます。複数の低レベルリプレイシステムを同時に使用して、それぞれが1つだけのSUTにデータを挿入する場合と比べて、このシステムでは品質に妥協することなく複雑さも軽減され、省スペース化が図られるとともに、保守に要する手間が少なくなります。
さらなる利点は、ADAS/ADのドメインコントローラやHPCといった、より複雑な認識用ECUを検証する必要があるプロジェクトにおいて、ひとつのプロジェクトから別のプロジェクトへ柔軟に移行できるということです。そのような場合には、実証済みのテスト装置を変更せずに維持することができます。そうした装置は、生データおよびバスデータ挿入のための多数のデータストリームを確立するのに十分なパフォーマンスを既に備えているためです。将来的に要求がさらに増大する場合でも、高度なスケーラビリティにより、追加のESIおよびSCALEXIOコンポーネントで容易にセットアップを拡張して、そうした要求に対応することができます。dSPACEハードウェア再処理ソリューションを使用するもう1つの利点は、クローズドループシミュレーションやシナリオベーステストをサポートする場合に、最小限の労力でテストシステムを調整できることです。
