特に、自動化車両の妥当性確認工程において、仮想試験の手法を取り入れることがますます重要になり、これにより、多様な運転状況において必要な多数のシナリオを試すことができるため、安全性に関わるリスクと公道試験にかかる費用を削減できます。したがって、クラウドでの大規模なシミュレーション、Model-in-the-Loop、Software-in-the-Loop、Hardware-in-the-Loop、Vehicle-in-the-Loop、ならびにDriver-in-the-Loopは、こうしたシステムの公道利用を実現する上で重要な仮想試験環境になるでしょう。
しかし、適切な試験シナリオとテストケースの作成、記述、管理を行う適切なツールの開発という別の大きな課題が存在します。さらに、安全性評価に関する議論での枠組みによれば、試験対象範囲の最適化とクリティカルシナリオ評価に適切な手法が求められています。そのため、シナリオベースの検証・妥当性確認手法は、仮想・公道環境と組み合わせて適用されます。
AVLは大手試験システムプロバイダーとして、シナリオベースの検証・妥当性確認（V&V）ツールチェーンを提供しています。柔軟性に優れたモジュール式ツールチェーンを利用することで、公道から性能試験場、完全仮想環境まで、複数の試験環境での試験準備、実行、評価を実現できます。AVLのツールチェーン戦略により、交通状況や環境シミュレーションツールなどのさまざまなツールやコンテンツを適切なシナリオコンテンツと統合できます。この手法は、仮想上および実際の交通状況下でのADAS/AD車両の妥当性確認にとって重要な側面となります。ユーザーは、KPIの解析、試験レポートの作成、シミュレーション、仮想試験、公道試験により生成された膨大なデータからの貴重な情報収集が可能です。
テストケース生成にオントロジーなどのインテリジェントな手法を利用することで、最適な試験対象範囲で効率的な試験を実現します。また、AVLのツールチェーンは、実際の交通状況の統計データも利用して、該当する状況下での運転挙動の観点から試験対象の範囲を最適化します。あらかじめパッケージ化されたシナリオとKPI評価により、NCAP試験およびGSR試験をサポートし、これらの規制を確実に遵守します。AVLは、TNOなど、安全性に関する協議や試験手法の分野で主要な機関と連携しています。
シナリオベーステストの準備
ADAS/AD機能を搭載した車両の開発、試験、発売には、安全な運用と高い安全性認識が求められるため、膨大な量の規定試験計画（NCAPやGSRなど）と、それらを上回るシナリオも試験をする必要があります。さらに、シミュレーションだけでなく、性能試験場や公道でも、結果を追跡可能な方法で記録しなければなりません。
AVL SCENIUS™は、シナリオ管理とテストケース生成から、試験配分とKPIレポート作成までの工程全体をサポートします。また、シナリオから特定の試験計画への移行にも役立ちます。シミュレーションやその他の仮想環境だけでなく、実際の試験環境でも実行できます。安全性要件と妥当性確認目標の定義、そして関連テストケースの生成を行う体系的アプローチを統合します。ツールチェーンに統合されたさまざまな試験計画手法により、クリティカルな試験対象範囲と試験環境に関してインテリジェントに最適化できます。
テスト実行環境
物理試験と仮想試験を組み合わせることで、無数の条件下で長距離での車両妥当性確認を実施し、システムの堅牢性と安全性を確保します。さまざまな試験環境を最適に組み合わせることで、最も効率的に妥当性確認と承認作業を実施します。AVLは、以下の関連するすべての試験実行環境を考慮した試験ソリューションを提供しています。
- 公道試験:実際の交通状況を正確に表現することで、車両の認識システムの精度を測定し、車両安全性を設計します。AVL Dynamic Ground Truth System™は、フリート車両全体で、地上検証データを素早く、高い信頼性と精度で収集します。
- 性能試験場試験:性能試験場は、機能目標、アクティブセーフティ要件、ならびに法的要件に関する工程において不可欠です。モジュール式AVL Smart ADAS Analyzer™とAVL SCENIUS™で構成される、AVLの包括的なオープンツールチェーンにより、この複雑なワークフローを効率的にサポートします。
- Vehicle-in-the-Loop（ViL）試験:ViL試験は、シャーシダイナモメーターまたはパワートレインのテストベンチ上で、シミュレーションと実走行に耐える車両の両方を組み合わせて実施されます。AVL DRIVINGCUBE™は再現可能な試験を実施できるため、安全な試験環境で、ADASおよびAD機能の妥当性確認・承認工程を高速化します。
- Hardware-in-the-Loop（HiL）試験:HiL試験は、公道走行可能な車両がまだ存在しない、開発の初期段階で使用されます。AVL-system-HIL-testbedは、SPA（Sense-Plan-Act）アプローチを用いて、すべてのECUに対する試験を実施します。
- Software-in-the-Loop（SiL）試験:仮想環境で生産ソフトウェアコードを試験すると、優れたパフォーマンスと再現性が得られます。AVLの仮想統合プラットフォームであるModel.CONNECT™の高性能なプログラミングインターフェースを利用することで、継続的な統合サイクルの一環としての完全自動化SiL試験を実施します。
- Model-in-the-Loop（MiL）試験:MiL開発プロセスでは、最初の仮想プロトタイプが目標となるシステム機能の基本モデルになります。AVLの統合オープン開発プラットフォームであるModel.CONNECT™は、さまざまなツールの制御モデルとプラントモデルのスムーズな統合とシミュレーションを実現します。
KPIの評価とデータ管理
自動運転機能の開発・検証・妥当性確認の工程では、膨大な量のデータが生成されます。ADAS/ADセンサーおよびそのアルゴリズムのパフォーマンスを評価・改善するために、実際の交通状況での運転に関する大量の代表的なデータに統計的評価を行います。シミュレーションにより生成した数百万のデータを活用することで、開発時に実際の交通状況での運転における多様性を考慮します。データドリブン開発（DDD）アプローチは、車両の高度な自動化（SAEレベル0~5）を実現する上で中核的な手段となっています。
The AVL Big Data Management and Analytics Platform™ は、データドリブン開発のワークフロー全体をサポートして、データの効率的な保存・管理、そしてデータの自動解析に役立ちます。効率性を高めて、ADAS/AD開発を加速します。
AVLは、包括的なシナリオベースの検証・妥当性確認ツールチェーンを提供しています。このツールチェーンでは、テストシナリオの生成、関連テストケースの作成、仮想環境および公道環境での運転支援・自動運転機能の試験・認証作業の実行が可能です。物理試験とシミュレーションを組み合わせることで初めて、メーカー各社は無数の条件下で長距離におよぶ車両の妥当性確認が可能になります。
- AVL List GmbH プログラムマネージャー ADAS/AD製品群 Thomas Guntschnig
未来の車両はどのようなものになるでしょうか？きっと、何らかの形で電動化されているはずです。しかし最も重要な点は、さまざまな先進運転支援システム（ADAS）が搭載され、自動運転（AD）によりドライバーが車両を全面的に信頼できるようになることです。
最大の目標は、あらゆる状況でも安全性を発揮することで、ドライバーの信頼を得ることです。
AVLは専門家としてのナレッジを提供し、未来の自動運転＆コネクテッドモビリティの開発を支援しています。
SCENIUSは、シナリオベースのADASおよびADの安全性試験・妥当性確認に向けた包括的なソリューションです。
NCAPおよび認証試験を効率化
ADAS/AD機能の検証に向けた高精度ダイナミック環境測定
AVL ADAS/AD Big Data and Analytics Platform™を利用して、実際の交通状況データを最大限に活用
ADAS/ADシステムの検証・承認プロセスを高速化
Self-driving cars – which once seemed to be a thing of imagination or science fiction – will in the not-too-distant future become reality
- シミュレーション、Vehicle-in-the-loop、実際の交通状況での試験を含む、シームレスなシナリオベースの試験ツールチェーン
- シナリオ抽出用AIベース手法およびシナリオ作成・管理用ツール
- オントロジーや実際の交通状況統計など、テストケース生成と試験対象範囲最適化を行う包括的な手法
- AIベースのアルゴリズムを組み込んだ拡張性の高いビッグデータソリューションにより、データドリブン開発を効率的に実現
- NCAP、EU-GSR、UNECE ALKS向けの最新規制基準シナリオパッケージ
- 検証・妥当性確認工程、ツールチェーン、お客様の環境への統合に関する詳細なノウハウ
- レーダーやステアリングインジェクションなどの独自技術を有する最高のパートナー企業との連携
- モデルおよびツールチェーン全体の妥当性確認における経験に基づく、シミュレーションおよび仮想認証を実現
- 規制機関および標準化機関への積極的な参画により、ADAS/ADシステムの確実な導入を促進
AVLは大手システムプロバイダーとして、世界各地の専門家とつながっています。AVLは、自動車業界やテクノロジー業界の他のパートナーとAVLのノウハウを活用することで、ADAS/ADの検証・妥当性確認製品群を継続的に強化しています。AVLの進化するパートナーエコシステムには、パートナーシップシュミレーションやテクノロジー、シナリオコンテンツ、手法・規格を担う主要な機関が参加しています。
10+
歴史
20+
お客様のプロジェクト数
15年以上
自動車業界のお客様と機関
6+
コンピテンスセンター
50+
世界各地の専門家数
30+
業界パートナーおよび研究パートナー
ハイライト
In this webinar, AVL and Alp.Lab will introduce an ADAS/AD testing and validation from real world data recording, scenario extraction to scenario-based test planning and execution in virtual environments.
Ready to combine the best of two worlds?The demand for ADAS/AD testing and validation in simulation and real world is increasing rapidly due to the growing number of ADAS/AD functions and vehicle variants.
- EN,
When it comes to developing and validating advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous driving (AD), data-driven processes are indispensable nowadays.
![AVL DRIVING CUBE[2]](/sites/default/files/styles/landscape_small/public/pressrelease/Company/PressReleases/Press%20Releases%202020/AVL%20DRIVING%20CUBE%5B2%5D_0.jpg.webp?itok=bFCuIasG "AVL DRIVING CUBE[2]")
- EN,
GNSS signals (for example GPS signals) are of major importance for positioning and tracking, orientation and safety-related information, such as congestion, in road traffic.
- EN,
With the new vehicle engineering center, AVL established a unique engineering facility to test conventional and future vehicles in Zalaegerszeg, Hungary.
- EN,
Innovative Test Infrastructure for Driver Assistance Systems and Autonomous Driving