高度自動運転システムの検証
高度自動運転システムの検証および妥当性確認を実現
自動運転車が主流になるまでには、多くの重要な課題が残されています。高度自動運転 (HAD) システムを広く一般に販売するために、多くの自動車メーカーは、HADシステムの検証で直面する複雑さや規模の課題を克服しなければなりません。同時に、データ管理の課題を解決するために、アプリケーション・ライフサイクル管理 (ALM) と製品ライフサイクル管理 (PLM)、シミュレーション・ツールの統合も求められます。
このオンデマンド・ウェビナーでは、自動運転車開発の検証を加速し、生産性とトレーサビリティを最適化するソリューションを使って、SAEのレベル4および5に向けて準備する方法を紹介します。今すぐ登録してご覧ください。
自動運転車開発に検証および妥当性確認の戦略を適用
高度自動運転システムの検証および妥当性確認には、今後ますますシミュレーションが不可欠なものとなりますが、難点もいくつかあります。シミュレーションのテストケースを増やすことでカバレッジや検証の信頼性は向上しますが、同時に、コンピューティング基盤や人材にさらなるコストがかかります。また、結果データベースを拡張することで開発の知見は増えますが、同時に、重要な事故パターンを見逃さないようにするためのデータ解析時間も長くなります。シーメンスのSimcenter Prescan360を導入すると、必要な検証機能を使ってこうした課題に対処できます。また、以下の機能を適切に組合せて使用できます。
- SOTIFに基づいた多岐にわたる危機的シナリオの生成
- 高忠実度のセンサーおよび環境のシミュレーション
- クラウドおよびオンプレミス・クラスター上で実行する大規模なシミュレーション
- 機械学習によって誘導されるテストケースのサンプリング
- 大規模な結果セットの有意義な表現 (重要な事故を見逃さない)
高度自動運転システムの複雑さに対処
開発に関わる人数がますます増えるなかで高度自動運転システムの開発を促進するには、関係者間の協力が欠かせません。ただし、それによって部門間で情報が共有されない、同期されない、追跡できないといったリスクも高まります。シーメンスのSimcenter Prescan360を導入することで、複雑化し続けるシステムを追跡し、複数の部門間で設計、組み立て、検証作業のコラボレーションを促進し、開発の生産性を最大化することができます。センサー構成のためにシナリオ、動作主体、環境の生成やインポートも可能です。また、各企業のエコシステム内のツールを含め、プロセスを自動化することで、やり直しやミスを防いで検証ループを加速させます。
Simcenter Prescan360で設計、探索、検証、妥当性確認
高度自動運転システムの複雑さに対処するには、クローズド・ループの自動運転車開発が必要です。製品ライフサイクルは、実世界のデータを収集するところから始めます。というのも機械学習やデータ解析のために膨大なデータを必要とするからです。続いて、収集したデータを解析して抽出し、データ駆動の設計および性能評価に向けて準備します。抽出された新たなデータセットは、設計探索とジェネレーティブ・デザインによる最適化に使用します。最後に、検証および妥当性確認により、自動運転車が実際に路上を走行しても十分に安全で快適であることを証明する必要があります。自動運転システムの設計、探索、検証、妥当性確認のいずれの段階であれ、シーメンスのSimcenter Prescan360は統合型のツールスイートおよびサービスによって、これら4つの製品ライフサイクル段階をサポートします。
ADAS/AD製品ラインマネージャー, Siemens Digital Industries Software