RTMaps – リアルタイムマルチセンサアプリケーション

マルチセンサアプリケーション(ADAS/AD、ロボット産業など)向けの開発および妥当性確認環境

Intempora社のRTMapsはソフトウェアの開発および実行をコンポーネントベースで行える環境です。RTMapsを使用することにより、さまざまなセンサや車載バスから受信したデータにタイムスタンプを付けたり、データを記録、同期、および再生したりすることができます。

  • RTMapsフォーラム

    新しいアイデアを探していて、そのサポートが必要ですか。RTMapsフォーラムで質問すれば、世界中のRTMapsユーザから回答を得ることができます。ぜひコミュニティにご参加ください。

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  • Where Am I? – SLAMアルゴリズムを利用した環境認識

    自動運転の構想を現実のものとするためには、車両の位置をあらゆる環境のあらゆる時点において常に認識できるようにする必要があります。また、これは詳細な地図や衛星ナビゲーションが利用できない場合でも必要です。このような場合、SLAMアルゴリズムは優れたソリューションを提供します。

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  • Speed is Key to Safety – 自動運転アルゴリズムの開発

    インディアナ大学 – パデュー大学インディアナポリス校(IUPUI)では、高速センサデータ処理の利点を分析することを通じて、自動アプリケーションにおける道路輸送の安全性の向上を実現する方法を研究しています。ここでは、組み込みコンピューティング機能の中心的なリアルタイム実行プラットフォームとして、RTMaps EmbeddedおよびNXP BlueBoxが使用されています。

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  • Sensor-Based Driving – P3によるADASおよび自動運転機能の開発

    P3では、顧客がADASおよび自動運転機能の実装評価を行えるようにするため、Autonomous Data and Analytics Platform for Testing(ADAPT:テスト用自律データおよび解析プラットフォーム)を開発しました。これらの機能には、視覚ベースの機能やセンサテスト機能、センサの設定およびアルゴリズムなどがあります。ADAPTではRTMapsソフトウェアを活用することで、ADASや自動運転アルゴリズムの検証および妥当性確認を行っています。

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  • RTMapsを使用したシャトルバス用自動運転機能の開発

    NAVYA社ではIntempora社のマルチセンサ開発環境であるRTMapsを使用して、通常の交通に対応した初の量産用無人走行車両であるNAVYA ARMA向けの複雑な自動運転機能を開発しています。

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  • dSPACEのブログ:データロギング用のRTMaps

    データロギングは、ADAS/AD分野でのデータドリブン開発において最も重要な段階の1つです。ここでは、データをトレーニング用として収集したうえで、妥当性確認およびテスト用としてまとめなければなりません。

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  • Strengthening the AD Portfolio

    dSPACEは、2020年7月にリアルタイム開発ソフトウェアのパイオニア企業であるIntempora社を子会社化しました。両社は既に長期間にわたる戦略的パートナーシップを結んでいます。dSPACEは、同社の子会社化を通じて、独自で信頼性に優れたエンドトゥエンドのソリューションを提供し、革新的な開発プロジェクトに最適なサポートを提供する所存です。このインタビューでは、Intempora社のCEOであるNicolas du Lac氏が同社の沿革や、dSPACEとの緊密な連携により同社が生み出してきた価値について説明します。

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  • Rising to Multisensor Challenges

    dSPACEは、先進運転支援システムや高度な自動運転機能を開発するための優れたツールチェーンの提供に向けてIntempora社とのパートナーシップを締結しました。dSPACEでは、Intempora社の画期的なマルチセンサアプリケーション用ソフトウェア環境であるRTMapsをグローバルかつ独占的に供給する予定です。

    この記事では、RTMapsの概要とRTMapsをどのようにdSPACEツールチェーンにシームレスに統合したかについて説明します。

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  • RTMapsトレーニング

    このトレーニングコースは、マルチセンサアプリケーションのプロトタイピングに携わるエンジニアを対象としています。RTMapsでセンサデータを取得、処理、同期的に記録、および再生する方法について学習します。上級コースでは、Python、C++、またはSimulink ® を使用したアルゴリズムの統合を実践的に経験し、RTMapsをdSPACEツールチェーンと組み合わせて使用する方法について学習します。また、組込みプラットフォームでアプリケーションを開発および実行する方法についても学習します。

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適用分野

マルチセンサアプリケーションは、先進運転支援システム、自動運転、マルチモーダルHMI、ロボット産業、航空宇宙産業など、数多くの分野で非常に重要な役割を果たしています。

一般に、ラボや車載環境でこうした種類のアプリケーションを開発するには、カメラ、LiDAR、レーダー、あるいはGNSS受信機などの複数のセンサからリアルタイムにデータを取得、同期化、および処理し、Ethernet(SOME/IP、DDSなど)、CAN/CAN FD、FlexRay、LINなどの通信ネットワーク/バスとのインターフェース経由でそれらをやり取りする必要があります。また、テストおよび開発フェーズでは、データを時間と同期した形で記録、ビジュアル表示、および再生できることも不可欠です。Intempora社(www.intempora.com)のRTMaps(Real-Time Multisensor applications)は、特にこれらの使用例を念頭に設計されています。RTMapsは、Microsoft Windows ® およびLinuxなどのオペレーティングシステムをサポートするx86およびARMベースのプラットフォームにモジュール型の開発およびランタイム環境を提供します。

主な利用効果

RTMapsを使用すると、データは非同期的に捕捉され、それぞれのデータサンプルが完全に個々のペースでタイムスタンプと一緒に取得されます。これにより、すべてのデータが確実に時間相関性を持つことになります。マルチコアCPUでのRTMapsの卓越した性能を使用することで、ユーザは自身のコンピューティングアーキテクチャを最大限に活用し、リアルタイム処理やデータデータフュージョンを含む複数の広帯域幅のデータストリームを処理するアプリケーションを容易にセットアップすることができます。センサのデータは同期的に記録および再生することができ、オフラインでの開発やテストを再現可能な条件下でリアルタイムよりも高速に行うモードで使用できます。

RTMapsは、車載センサ、バス、および認識アルゴリズム向けの総合的なコンポーネントライブラリを提供するだけでなく、あらゆるタイプの多数のセンサおよびアクチュエータをサポートしています。RTMapsでは、ブロック線図を使用したり、C++やPython対応の専用ソフトウェア開発キットを通じて独自のコードを組み込んだりすることが可能なため、アルゴリズムの開発は容易です。異種のデータストリーム間の時間的な整合性と同期性を保ちつつ、データを複数の分散プラットフォームで処理することも可能です。

dSPACEツールチェーンにおける統合

RTMapsはdSPACEツールチェーンに強固に統合されています。そのため、dSPACEでは、RTMapsとの間で低レイテンシでのデータ交換や時間同期を行うためのPCベースのシミュレーションプラットフォームであるdSPACE VEOSやdSPACEリアルタイムシステム向けに、特別設計のインターフェースブロックセットを提供しています。また、ASAM XIL APIを用いてdSPACE ControlDesk®からもRTMapsに接続できるようにすることにより、RTMapsで実装および処理されたコンポーネントの監視やパラメータ化を実現します。

機能 説明
概要
  • 処理およびデータフュージョン用アルゴリズムの開発、テスト、妥当性確認、およびベンチマーク評価
  • 2Dおよび3Dのビジュアル表示
  • データのタイムスタンプ、レイテンシ計測、ダウンストリームの再同期
  • オフライン開発および妥当性確認のためのデータロギングおよびリアルタイムよりも高速なデータ再生
  • ブロック線図を使用したグラフィカルなプログラミングとC++、Python、およびSimulinkコードの容易な統合
  • 最適化されたマルチスレッドのランタイムエンジンおよび専用のリアルタイム機能
  • 複数の分散プラットフォームでのデータ処理およびデータの同期化
  • グラフィカルな形式での開発のための大規模なモジュールライブラリを搭載したRTMaps Studio
  • PCを使用して、組み込みプラットフォーム上のアプリケーションを直接開発できるRTMaps Remote Studio(RTMaps Remote Studioの追加ライセンスが必要)
  • 組込みシステムへのデプロイ用RTMaps Runtime Engine及びカスタマイズされたHMI
  • 計測データをさまざまなファイル形式(ADTF DAT、MDF4など)で記録および再生
センサ、通信バス、およびプロトコルのサポート
  • カメラ(Point Grey、IDS、Basler、AVT、NITなどのGigE Vision、USB 2.0、USB 3.0、FireWire、アナログ、Camera Link、HDRなど)
  • ステレオビジョンヘッド
  • LiDAR(IBEO、Velodyne、SICK、Hokuyo、Quanergy、Ousterなど)
  • レーダー(Delphi、Autocruise、Continentalなど)
  • 飛行時間型(ToF)センサ(LeddarTech)
  • CAN/CAN FD、LIN(Peak、Kvaser、Vector Informatik、.dbcファイルデコーダ)
  • FlexRay(Star Cooperation、.ARXMLファイルデコーダ)
  • DDS(RTI Connext、Vortex OpenSplice)
  • GPS、IMU(SBG Systems、OxTS、Xsens、VectorNav、IXSEA、Phidgetsなど)
  • 通信(TCP & UDP、Some/IP、ASAM XIL APIなど)
  • アナログ/デジタルI/O(Data Translation、Phidgets、Audioなど)
  • 視線追跡装置(Pertech、faceLAB、SmartEye、SMI、The Eye Tribeなど)および生体認証(BIOPAC、Becker Meditecなど)
  • モーションキャプチャ(Kinect、Xtion、Viconなど)
  • 使用可能なすべてのコンポーネントの一覧については以下を参照: https://intempora.com/products/rtmaps/supported-technologies/
    その他のコンポーネントのサポートもご要望に応じて対応可。
自動運転機能の開発をサポートするアルゴリズム
  • „CPU/GPUベースの画像処理向けOpen Source Computer Vision Library(OpenCV)
  • DRIVE プラットフォーム(AGX、PX2)対応のNVIDIA® DriveWorksをサポート
  • Partners Components Store経由でDibotics社が提供するAugmented LiDAR 3D SLAM
サポートするオペレーティングシステムおよびプラットフォーム
  • Windows®、Linux、Embedded Linux、QNX
  • x86, x86_64, ARM, AUTERA, Renesas HAD Solution Kit, NXP BlueBox, NVIDIA® DRIVE™ PX 2, Raspberry Pi
ターゲットアプリケーション
  • 先進運転支援システム(ADAS)
  • 自動運転車両
  • モバイルロボット
  • データの記録
  • データリプレイ
  • 先進マルチモーダルHMI

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