自動運転システムの開発における現状とは
自動運転における世界の市場規模は急成長しており、2028年には約600億ドルに達するとGlobal Infomation(2021)では予想されています。また、この技術で「交通事故ゼロ」「高齢化、過疎化の交通サポート」「人の移動と物流の効率化」という安全・効率的・持続的なモビリティ社会の実現するべく、世界各国で研究開発が行われており、弊社ではそのための知識や技術力を持って皆様に貢献いたします。
シミュレーション環境を構築することにより多くの工数削減に寄与できます。
自動運転システムの開発には、下記図のような大きく4つの工程が必要となってきます。その中でも仮想空間でのデジタルシミュレーション技術は昨今自動車業界以外でも注目されており、今後求められる技術として注目されています。
モデルベース開発工程において用いられるMILS／SILS／HILSといった仮想環境を構築し、その環境下でテストを行うことにより、従来の試作品製作や実地検証テストを必要最小限にし、時間やお金などより多くの工数削減に寄与することが可能となります。
※MILS／SILS／HILSとは？
MBDでよく聞かれるMILS／SILS／HILSとは、モデル環境のことです。
それぞれ、プラントモデルと制御モデルを連携して検証するMILS（Model-in-the-Loop Simulation）、およびプラントモデルとコンパイル済みの制御コードを用いて検証を行うSILS（Software-in-the-Loop Simulation）、ECUのテスト装置であるHILS（Hardware In the Loop Simulator）と定義されています。
自動車業界での様々な開発経験を活かし、アライアンス企業との連携を含めて
一貫したシミュレーション環境の構築に向けたサービスをご提供いたします。
課題毎の解決策
● Case1／センサを利活用した、仮想での自動運転シミュレーション
| ＜Before＞想定課題 | ＜After＞課題解決 | |
|---|---|---|
| 自動運転シミュレーションに用いる走行データを教師化する作業が膨大であり、費用がかかる |
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実際のデータや仮想データを使用することで工数とコストを削減！ |
| 自動運転シミュレーションには多くの教師データが必要となる為、検証する前の教師化に多くの時間と費用が掛かる。 | 自動運転レベル2-3以上のモビリティシステム検証がより実際のリスクデータおよび仮想エッジデータを基に実施可能となり、自動運転モビリティ社会の実装に貢献できる。 |
特徴
・事故・ヒヤリハットの実データから、リスク要因分析を行い、自動運転/ADAS機能の開発へFB実施
・Nexar社連携ベースで、北米・日本国内の事故ヒヤリハットデータ提供可能
・3D高精細グラフィックを用いた、事故映像をベースとした仮想シーン生成
・OpenScenario2.0完全準拠のforetellix社製ツールによるシナリオ自動生成
想定される業界・部門
・自動車業界
・各種モビリティ業界