dSPACEおよびunderstand.ai社がシナリオ生成サービスの提供を開始

複雑な現実世界をシミュレーション環境に移行

パーダーボルン、2021年01月21日： dSPACEは、AIベースでの自動データアノテーションの開発に特化した当社のグループ会社であるunderstand.ai社と共に、新しいサービスを提供いたします。これは、記録済み計測データから自動運転や運転支援向けの各種機能の妥当性確認に使用するシミュレーションシナリオを生成するサービスです。当社では、自動車業界のお客様が現実的なシミュレーションにより自動運転車両を迅速かつ効率的に開発できるようにするため、このサービスを開始しました。

自動運転または半自動運転車両の妥当性確認を確実に行うには、レアイベントを含め、現実に近い数千ものシナリオが必要となります。しかし、これらのレアイベントを専用ツールを使用して手作業で作成するのは非常に時間がかかります。当社のプロダクトマネージャであるThorsten Püschlは、新しいサービスの利点について、「このシナリオ生成サービスにより、複雑な現実世界をシミュレーション環境に移すことができ、数千もの関連する重要なシミュレーションシナリオで妥当性確認が行えるようになります」と概説しています。

dSPACEとunderstand.ai社が提供するシナリオ生成サービスでは、計測時に記録された既存のデータセットを活用します。AIベースでアノテーションを行うunderstand.ai社製のソリューションでは、高度に自動化されたプロセスを通じて車載センサの生データから関連する情報を抽出することができるため、現実的かつ一貫性のあるシミュレーションシナリオの作成が可能です。また、オブジェクトリストのデータを使用しシナリオ生成を行うこともできます。

生成されたシナリオは、実際の運転状況をシミュレーションで正確に再現するために使用します。これにより、テストドライブのさまざまな状況をラボでシミュレートすることや、シミュレーション用のセンサモデルの妥当性確認を計測データとの比較により行うことができます。ロジカルなシミュレーションシナリオを生成すると、これまで知られていなかった多数の新たなコーナーケースをシミュレーションを用いることにより作成して、シナリオベースのテストを実行できるため、各種運転機能を関連性や重要性の高いさまざまな状況でテストできるようになります。また、このシナリオ生成サービスでは、シミュレーションに必要な道路モデルをセンサデータに基づいて作成することもできます。もちろんHDマップを使用することもできます。物理的なセンサシミュレーション向けに、車両環境の詳細な3Dモデルを生成することも可能です。

生成されたシナリオは、開発段階を問わず、dSPACE ASMのシミュレーション環境やdSPACEの強力なSIL（Software-in-the-Loop）およびHIL（Hardware-in-the-Loop）テスト用の既存環境で直ちに使用できます。なお、シナリオはOpenSCENARIOやOpenDRIVEで提供することもできるため、他のシミュレータでの使用も可能です。