適用分野

自動運転車両の開発では多くの場合、世界中のさまざまな地域でペタバイト単位の実走データが記録されるため、パブリック、ハイブリッドまたはプライベートクラウドにおけるデータ管理コストは膨大なものとなります。ここでは、単一または複数のデータセンターに保存されたデータにどのようにアクセスして分析し、体系化したうえで関連イベントの自動的な特定につなげるかが重要な課題の1つです。つまり、既に記録済みのデータはどれか、冗長なデータを削減したり低コストのストレージオプションに保存したりできる可能性はあるのか、そして認知、フュージョン、および経路計画アルゴリズムのテストに必要なデータはどれか、といったことを理解することが重要です。

記録されたデータは、新しいソフトウェアリリースの開発やテストに積極的に活用されます。このため、開発者やITエンジニア、テストエンジニアは、テストの目的や重要性能評価指標（KPI）に従ってデータをフィルタリングし、データセットのカスタマイズを行います。また通常は自動化されたワークフローを用いることで、グラウンドトゥルースの抽出、スケーラブルな再処理テストの実行、仮想世界で追加テストを行う場合のシミュレーションシナリオの生成といった作業を効率的に行います。

dSPACEのデータドリブン開発および妥当性確認ソリューションに統合

IVSは、dSPACEのデータドリブン開発および妥当性確認ツールチェーンと密接に統合されています。たとえば、専用のジョブを使用すれば、dSPACE AUTERAデータロギングシステムで記録されたデータの一貫性を検証することができます。また、IVSのSensor Data Managementに密接に接続されたdSPACEデータリプレイソリューションでは、ソフトウェアやハードウェアの再処理が可能です。

さらに、IVSはSIMPHERAデータリプレイテストソリューションにシームレスに統合されているため、データセット、KPI、テスト対象システム、テストレポート、ダッシュボードを含むテストを総合的に管理できます。

IVSに関するお客様の声

「クイーンズランド工科大学で使用している自動運転車両は、多くの研究ラボや自動運転関連企業の場合と同様、走行中に数テラバイトのセンサデータを生成します。しかし、Intempora Validation Suite（IVS）により、識別性を高める特注アルゴリズムを既存のラベルに追加し、 効率的にデータを管理 および検索できるようになったため、プロジェクト関連の特定のコーナーケースに極めて容易にアクセスできるようになりました。 また、自動運転システムのソフトウェアコンポーネントを修正する際には、 AWSクラウドベースのデータ管理ソリューションによって実行済みの運転状況の矛盾を抽出できるため 、より広範囲での安全分析が可能です。」