エンジニアリング

DVPの定義と最適化

ADAS/ADシステムをグローバルに活用

実証済みのDVP（設計検証計画）は、試験戦略を定義する上で理想的です。これによって、ADAS/ADシステムが設定内容を確実に実行することを保証します。

ADASと自動化システムの安全性に対する信頼を築くには、さらに一連の複雑な試験が必要となります。ここで重要な要素は、試験戦略を定義するために使用するDVP（設計検証計画）であり、ADAS/ADシステムが設定内容を確実に実行できるようにします。

DVPの定義と最適化では、さまざまな試験環境にまたがるアプローチを提供しています。包括的な試験カタログにより、再利用性を最大限に確保し、開発プロセス全体を通じて潜在的な不確実性に迅速かつ柔軟に対応できます。

自動車産業、農業機械、ロボット産業など、AVLの試験カタログはADAS/ADシステムの信頼性を向上させます。

最大の試験対象範囲と完璧なフロントローディング

特にADAS/AD環境では、警告なしに出現する交通渋滞など多くのクリティカルなシナリオを予測することは困難です。予測には先を見抜く試験計画が必要です。

試験対象範囲の最大化

最大数の特定ケースを最小数の試験で対応することが極めて重要です。これにより、試験対象範囲の品質が向上し、時間とコストの面で効率が向上します。

フロントローディングと路上試験のバランス

一般的なフロントローディング、つまり開発プロセスの初期段階における活動予測をサポートするには、SiL/HiLや車両試験などの試験オプションを巧みに組み合わせる必要があります。これにより、不要な反復作業が回避でき、検証と妥当性確認が可能な限り効率的になります。

エッジケースとコーナーケース（クリティカルシナリオ）

ブレーキを踏みながら近道を走行するなど、通常のパラメーターを外れて発生する状況が存在します。ADAS/ADを適切に保護するために、このようなエッジケースやコーナーケースを識別してマッピングしなければなりません。

DVPを使用したAVLアプローチ

試験ケースを削減し、関連するケースを定義するため、AVLは、検証と妥当性確認の分野で独自の効率的な手法を提供しています。

検証
検証とは、システム設計に基づくシステム要件が正確に実装されているかどうかを確認することです。

システム要件の完全な対象範囲とトレーサビリティを確保するためのAVLの専門知識と手法により、試験カタログを実績あるツールと手法を用いて作成します。

妥当性確認
ここでは、エンドユーザーの視点を想定し、正しい機能が実装されていることを確認します。

その際、システムが耐用年数内に多様な市場において遭遇しうる状況を、可能な限り多く考慮に入れます。

オントロジーベースのアプローチ
試験ケースを生成するためのオントロジーベースのアプローチは、交通活動と挙動の追加リンクと結果を導き出すために使用されます。これにより、環境条件を詳細に把握することができます。

そこで取得した概念を収集・学習することで、関連する試験シナリオの作成を容易にし、試験を行ったシステムについて、より正確なフィードバックを提供できます。

ゲームベースのアプローチ
ゲームベースのアプローチを使用して、環境パラメーターと道路利用者らの挙動とその相互作用を意図的に変更し、クリティカルな運転シナリオを実現します。

試験されるシステムは、いわば環境と対決しているかのようです。報酬基準にしたがって、システムは道路利用者の異常行動やその他の危険な状況に対応する挑戦を受けます。