自動運転車のアルゴリズムを仮想検証する設計ベストプラクティス
仮想モデル／シナリオを活用して、正確な運転シーンの認知から最適な車両軌道／制御戦略の定義までを行います。
ADAS／自動運転車の開発課題の1つは、認知、判断、操作の手法とアルゴリズムの検証です。環境および運転シーンは、正しく融合された複数のセンサーとカメラの画像データで認知されます。ディープラーニングネットワークは、テストドライブデータでトレーニングされます。十分なカバレッジを得るには、多種多様な交通シナリオを考慮する必要があります。これらのシナリオは、制御アルゴリズムの安全性の検証にも使用されます。
仮想検証／テストを活用して、こうした要件を短時間で満たします。センサーと交通環境の表現 (必要に応じて現実的なビークルダイナミクスとともに) を含む、仮想フレームワークが作成されます。
このウェブセミナーではシーメンスのエキスパートが、環境の認知から最適な車両軌道の定義／追跡までのさまざまな手順を紹介します。内容:
- 仮想シナリオでカバレッジを拡大し、安全性の検証を改善
- 仮想テストフレームワークの主な要件
- 快適性、性能、燃費など、あわゆる属性のバランスを最適化する方法