AD/ADAS車両開発を加速するシミュレーション手法の紹介
背景
従来の車両アプリケーション開発では、車両および車内コンポーネントの動作に焦点を当ててECUの制御アプリケーションの開発や評価が行われてきました。昨今のADASや自動運転の開発では、車両がどのように周囲の環境を認識、判断、動作するかという、外界とのインタラクション全体を評価する必要があります。そこで重要な鍵になるのが、センサシミュレーション技術の活用です。
ソリューション
本ウェビナーでは、自動運転システムの開発を効率化するための、dSPACEが提唱するデータドリブン開発およびセンサシミュレーションによるアプローチをご紹介します。
従来の開発プロセスでは、実車テストを繰り返しながらシステムを調整する必要があり、多大な時間とコスト、労力がかかっていました。
そこで近年、自動運転システムの開発をより効率的にするための手法としてデータドリブン開発の適用が拡大しています。データドリブン開発は、データロギング、データマネジメント、データリプレイ、シナリオ生成、シミュレーション、の５つの工程に、それぞれ適切かつシームレスなソリューションを適用することが重要です。実車データを効率的に活用して適切なシナリオを用意し、膨大な走行テストをバーチャル環境で実行していくことが鍵になります。
具体的には、センサを搭載した車両によるデータ収集を行い、その情報をクラウドベースの管理ツールで整理・タグ付けし、アクセスしたいシーンを効果的に抽出し、開発環境を加速化することができます。これにより、現実に即したテスト環境を構築し、シミュレーションと実車テストを最適な形で統合することができます。すなわち、このアプローチによって、開発期間の短縮、コスト削減、そしてより安全かつ信頼性の高い自動運転技術の確立が可能になります。
データドリブン開発とセンサシミュレーションは、次世代のモビリティを支える重要な開発手法です。これを活用することで、競争力のあるシステムの構築が可能になります。
アジェンダ（約40分）
1. DDD-データドリブン開発とは
2. AD/ADAS向け主要ソフトウェア紹介
3. さまざまなセンサシミュレーションによるテストアプローチ
4. まとめ
