生成されたテストシナリオにより運転機能を認証

• 実車によるテストドライブのデータを使用して危機的状況をシミュレート
• 既存のシミュレーションシナリオを変更して新しいテストケースを作成
• 現実世界の計測値とシミュレーションの計測値を比較してセンサモデルの妥当性を確認

タスク：運転機能の妥当性確認をSILシミュレーションで実行

運転機能の妥当性を確認するには、テストシナリオを生成してSIL（Software-in-the-Loop）シミュレーションを実行する必要があります。

課題：シミュレーションの現実度の保証

運転機能の妥当性確認には、数十億キロメートルものテスト走行が必要です。実車によるテストドライブは時間やコストを考慮すると不可能であるため、SIL（Software-in-the-Loop）シミュレーションを使用し、リアルタイムよりも高速に実行することが必要になります。

このようなシミュレーションの課題は、こうしたテストが現実を正確に再現していることを確実に立証することです。しかし、EuroNCAPなどのテストカタログベースのシナリオでは、実際の交通状況において運転機能に生じ得る事態を正確に再現しているものはほとんどありません。

解決策：実車によるテストドライブに基づいたシナリオ

そのため、dSPACEおよびunderstand.ai社のシナリオ生成サービスでは、実車によるテストドライブから得た計測データをシミュレーションシナリオに移植することで、現実的なシナリオのカタログを作成できるようにしています。シミュレーションでは、現実世界ではまれな状況（エッジケースおよびコーナーケース）であっても安全に再現することができます。

シミュレーション前に計測データを解析すれば、これらの計測データに関連する具体的な状況を直ちに特定できます。

さらに、シミュレーションシナリオを論理的にパラメータ化することもできるため、新しいバリアントや、ひいては新しいテストケースも作成することができます。また、パラメータを調整してシナリオベーステストなどを実行すれば、新しいコーナーケースを発見することもできます。

dSPACEおよびunderstand.ai社によるシナリオ生成の利点

固定のセンサ構成に基づいてシナリオが生成されるわけではないため、さまざまなタイプの計測データ（生データやプリプロセス処理済みのオブジェクトリスト）を使用することができます。そのため、古い車両モデルで取得した計測データを使用することもでき、シナリオ生成用の計測車両などを用意する必要がなくなります。

また、プロセスは極めて高度に自動化され、十分なスケーラビリティも提供されているため、極めて短時間で大量のシナリオを生成することができます。

dSPACEのシミュレーション環境にはさまざまなシミュレーションシナリオが用意されており、それらはdSPACEの妥当性確認ソリューションチェーン（SILおよびHIL）にシームレスに統合できます。

さらに、これらのシナリオはOpenSCENARIOやOpenDRIVEにも対応しているため、他のシミュレーション環境でも使用できます。そのため、Tier 1サプライヤが運転機能とともにテストカタログをOEMメーカーに引き渡すことも可能です。