AURELIONセンサシミュレーション

AURELIONは高品質のビジュアル表示を実現し、認知機能や運転機能のテストおよび妥当性確認向けの現実的なセンサデータを計算します。

柔軟に使用可能

ADAS/ADの認知機能や運転機能のテストや妥当性確認をHIL、SIL、クラウドのシナリオで実行

無料のグラウンドトゥルースデータ

1ピクセルの狂いもないグラウンドトゥルースデータにより、認知アルゴリズムの自動テストを実行し妥当性を確認。

センサシミュレーション

カメラ、レーダー、およびLiDARセンサの極めて現実的かつ常に安定したシミュレーション。

現実的な環境

OpenDriveおよびModelDeskに基づいた3Dの道路や環境を自動的に生成。

AURELIONとは

AURELIONは、センサのシミュレーションとビジュアル表示向けの柔軟なソフトウェアソリューションです。これにより、認知機能や運転機能の開発、テスト、および妥当性確認のプロセスに対応した現実的なセンサデータを統合することができます。また、HIL（Hardware-in-the-Loop）やSIL（Software-in-the-Loop）、VIL（Vehicle-in-the-Loop）など、開発プロセスのさまざまな段階で同じモデルを使用することができます。

dSPACEのシミュレーションツールに高度に統合されたAURELIONは、すばやく容易に統合可能
リアルタイム性に対応しつつ最高の品質を保証するセンサシミュレーションモデル
カスタムセンサモデルを統合できるオープンなインターフェースにより、さらに現実に近いシミュレーションが実現
AURELIONをサードパーティ製シミュレーションに柔軟に統合できるため、センサシミュレーションを自身の環境に容易に導入可能

AURELIONの適用分野

AURELIONは、幅広い使用事例や構成に適しています。たとえば、HIL（Hardware-in-the-Loop）テスト、SIL（Software-in-the-Loop）テスト、VIL（Vehicle-in-the-Loop）テスト、さらにはクラウド上の並列検証など、各開発フェーズを通して使用することができます。

適用分野の例：

自動車、自動運転車両、ADAS
農業
オフハイウェイ
自律移動ロボット

その他の業界や分野での適用についてもご相談ください。

お問い合わせ

AURELIONの機能をイメージ化した動画をご覧ください

センサシミュレーションの主な利用効果

3Dレンダリングエンジン、高精度のdSPACEシミュレーションモデル、リアルな3Dアセット、および高解像度の材料情報により、天候および光に関する各種条件で自動車のセンサと環境を正確にシミュレーションすることができます。

カメラセンサモデル

対応するセンサ環境を用いて、球面収差補正レンズおよび魚眼レンズ付きカメラをリアルにシミュレートします。

高画質のグラフィック、ライティングのエフェクト、および設定可能でリアルな
レンズプロファイル
画像修正および欠陥生成オプション
生センサデータを出力するための設定可能なカラーフィルター
セマンティックセグメンテーション、オプティカルフロー、2Dバウンディングボックスなどのグラウンドトゥルース情報を使用したアルゴリズムのテストおよび妥当性確認

レーダーセンサモデル

あらゆるインジェクションレイヤーから得られる極めて現実的な合成レーダーデータをリアルタイムにシミュレートします。

チャンネルインパルス応答、生データ、検出リスト、およびオブジェクトリストを
出力可能
レーダーで最適化された材料とマルチパスレイトレーシングにより、現実世界での計測と同様の効果（ゴーストターゲットなど）を確保
アダプティブレイランチングにより、マルチアンテナ構成でも高精度の結果と最適なパフォーマンスを保証

LiDARセンサモデル

LiDARセンサおよび対応するセンサ環境を現実的にシミュレートします。

LiDAR固有の材料に基づき、現実に即して反射値を計算することによりポイントクラウドを出力
スキャニングおよびフラッシュベースセンサをサポート
各光線の時間オフセットを設定できるリアルなモーションディストーション効果

グラウンドトゥルース

コンピュータビジョンを開発およびテストするには、センサデータにグラウンドトゥルース情報を追加する必要があります。これらは認知アルゴリズムの自動テストだけでなく、ニューラルネットワークのトレーニングにも使用することができます。実データから得たグラウンドトゥルースデータと比べ、AURELIONでは1ピクセルの狂いもないグラウンドトゥルースバリアントを無料で生成できます。また、歩行者、自動車、道路標識など、あらゆるカテゴリにも対応しています。

カメラ、レーダー、およびLiDARに使用できる専用のグラウンドトゥルース出力
センサに合わせて出力を自動的にパラメータ化
C APIにより、生のセンサデータと同期化したグラウンドトゥルースを容易に取得

2Dバウンディングボックス

2Dバウンディングボックスは、カメラセンサにおいてオブジェクトの周りを取り囲む2次元のボックスです。これらを使用すると、認知アルゴリズムがシーン内のオブジェクトを正しく認識するかを自動的にテストできます。この情報はバイナリデータとして提供され、ビルドパイプラインでの自動テストに使用できるようになります。

カメラセンサが1ピクセルの狂いもなくバウンディングボックスを表示できるよう、パラメータ化を実行
あらゆるオブジェクトのクラスやインスタンスの情報も提供
必要なオブジェクトのタイプでフィルタリング
不明瞭な領域を取り込む、または破棄するように設定可能

セマンティックセグメンテーション

AURELIONに画像を取り込んでセマンティックセグメンテーションを行うと、画像の各領域に対してピクセルレベルでアノテーションが行われます。特に自動運転向け人工知能のテストやトレーニングでは、この情報を利用することで、セマンティッククラスのオブジェクトに対するパターンやテクスチャの所属関係をニューラルネットワークに学習させることができます。

その後、そのようなネットワークを画像生成、ドメイン適応、車線検出、または運転可能エリア検出といった多様な事例に適用します。

カテゴリのカスタマイズが可能
カメラ、レーダー、およびLiDARでカテゴリを共有
カテゴリIDやインスタンスIDを出力

アクティブセンサ向けのグラウンドトゥルース

グラウンドトゥルースには、カテゴリに関する情報や、レーダーセンサの各検出のインスタンス、ポイントクラウド内の各点などが含まれており、レーダーやLiDARなどのアクティブセンサにも使用できます。こうした情報を容易に取得して、ニューラルネットワークのトレーニングに使用することができます。

センサデータ全体で容易にセンサを特定できるため、カテゴリIDとインスタンスIDはすべてのセンサで同一
さまざまな出力モードには各種のグラウンドトゥルース情報が必要（C APIにより容易に取得可能）

3D環境

当社のソフトウェアでは、OpenScenarioやOpenDriveなどの規格をサポートしており、3D環境を自動的に生成できます。これにより時間と手間を省けるため、最も重要なシミュレーションに注力することができます。

道路を変更したり、シミュレーション環境に3D資産を追加したりできるツールを提供
OpenDriveファイルに基づいて道路や地形を自動的に生成
センサリアリスティックシミュレーションに使用できるセンサ固有の材料を収録した3D資産ライブラリ
すばやく作業を開始できるよう、都市部や高速道路エリアにおける多数の高精度な環境を用意

さまざまなカスタマイズオプション

当社では、すべて独自のシミュレーション環境を用いているため、個別のニーズを満たすために道路や3D環境の変更が必要になるお客様がいることを理解しています。そのため、当社のソフトウェアでは、そうした変更を加えるためのツールも提供しています。これにより、正確な要件に対応しつつカスタマイズも施した環境を柔軟に作成し、制御することが可能です。