自動運転向けソフトウェアのテストは、多くの面で課題があります。
自動運転車は乗員だけでなく、道路上や周囲にいるすべての人や車両に対しても同等に安全でなければなりません。
この安全性を確保するには膨大なテストが必要であり、ソフトウェアを変更するたびにテストは最初からやり直す必要があります。
こうした膨大なテスト量は、もはや物理試験や実機プロトタイプだけでは効率的に対応できません。そのため、バーチャル化へのパラダイムシフトが次の論理的なステップとなります。
効率的なテストカバレッジ
重要な交通シナリオに基づいたバーチャルテストにより、ADAS/ADソフトウェアの安全性を効率的に評価できます。
コストと時間の削減
並列化されたシミュレーションによって、テストのコストを抑えながら開発サイクルを高速化し、市場投入までの時間を短縮します。
再現性の確保
バーチャルテストシナリオはまったく同じ条件で再実行できるため、異なるバージョン間の公平な比較が可能です。
持続可能性 (サステナビリティ)
物理的なプロトタイプを減らすことで、環境への負荷も低減できます。
利用手順の概要：
- ADAS/ADソフトウェアの継続的インテグレーション (CI) 向けに、バーチャルプロトタイプを準備
- テストシナリオをインポートし、パラメーター変動を設定
- 後処理や安全指標 (KPI) を定義
- 「ライブ」モードでシミュレーションのセットアップをテスト・デバッグ
- ローカルまたはクラウド上で高度に並列化されたシミュレーションを実行
- ダッシュボードでシミュレーション結果をモニタリング・比較
- 不合格シナリオは3Dリプレイで詳細に解析
コスト効率に優れたバーチャルプロトタイプ
少ない計算リソースでも実行可能な構成を提供し、大規模テストにも対応。クラウド活用時も経済的に運用可能です。
柔軟なライセンス体系
必要な規模や用途に応じたライセンス形態を選択可能です。
品質と開発スピードの両立
自動化された継続テストにより、開発初期での課題検出と信頼性向上を実現します。
目的指向型バーチャルプロトタイプ
Scenario Simulatorはオープンインターフェースを備え、任意のシミュレーションモデルやツールをコ・シミュレーション環境に統合可能です。グラウンドトゥルースセンサーモデルおよび高精度な車両運動モデルを含み、ADAS/ADソフトウェアはFMI、ROS1/2、Python、TCP、UDPといった標準化インターフェース、あるいはカスタムインターフェースを介して統合できます。さらに、組み込みの性能解析ツールにより、コスト効率とスケーラビリティを両立したシミュレーション最適化が可能です。
高性能センサーモデル
同梱のセンサーモデルは、経路計画および制御アルゴリズム検証向けに最適化されており、多数のセンサーを搭載したバーチャルプロトタイプ環境でも、数百万規模のクローズドループ試験にスケーリング可能です。センサーはシナリオのグラウンドトゥルースに対して各種効果を直接適用するため、高価なGPUリソースを必要としません。利用可能な効果には、幾何学的 (座標変換、視野角、検出レンジ、遮蔽) 、現象的 (例：悪天候下における距離依存の視認性低下) 、統計的 (ノイズ、ゴーストオブジェクト、検出漏れなど) が含まれます。センサーデータはASAM OSI®標準に準拠した構造で提供されます。
ASAM OpenSCENARIO®標準に基づく大規模シナリオベーステスト
ASAM OpenSCENARIO®標準の対応により、Scenario Simulatorは多様なソースからのテスト定義をインポート可能であり、ユーザーはパラメーターバリエーションを柔軟に設定できます。シミュレーションはワークステーション上で並列実行でき、さらにKubernetesベースのクラウド環境にスケールアウトして多数のワーカーで分散実行が可能です。強力なパラメーター管理およびテストケース管理機能が、大規模かつ複雑な検証ワークフローを支えます。
2つのレベルでの結果解析 ― ダッシュボードからシナリオリプレイまで
結果解析は2つのレベルで実施されます。まず、実行履歴に基づき、テストパラメーターおよびKPI／安全指標に紐づく全シミュレーションを集約表示し、ADAS/ADソフトウェアの異なるバージョン間の比較を迅速に行うことが可能です。さらに、不合格テストをクラスタリングおよびフィルタリングすることで、個別ケースの詳細解析を効率的に実現します。
シナリオリプレイ機能では、記録されたASAM OSI®データおよび時系列データを3Dで再生でき、あらゆる視点やセンサーデータストリームから失敗要因を追跡可能です。これによりADAS/AD開発者は、再現性の高いデバッグ情報を取得し、安全上重要なシナリオへの対応を次期ソフトウェアに的確に反映できます。
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。
自動運転機能があらゆる状況で安全かどうかを確認するにはどうすればよいでしょうか？
この問いに確実に答えるためには、数10億キロメートルもの試験走行が必要になります。
より効率的で持続可能な解決策は、シナリオベースのテストです。
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。
The new AVL Scenario Simulator™ is a cost-optimized solution for fully automated, large-scale ADAS/AD testing. Build the optimal virtual prototype for each test purpose.
Our simulation expert will give you a free training where he will walk you through all the typical steps necessary to integrate and test an Advanced Driver Assistance System (ADAS) or Automated Driving (AD) software in a virtual environment.
Scenario-based testing is established as an efficient method to test critical traffic situations in a reproducible way. The AVL SCENIUS™ toolchain for scenario-based testing ensures end-to-end consistency and traceability, from the requirements to test reports, enabling a thorough safety argumentation and type approval process.
Discover how AVL and AVES Reality are revolutionizing the verification and validation of automated driving systems in urban areas.
AVLについて
11,000人以上の従業員を擁するAVLは、自動車産業およびその他の分野における開発、シミュレーション、テストを行う世界最大の独立系企業です。パイオニア精神に基づき、将来のモビリティ・トレンドを形成するためのコンセプト、ソリューション、方法論を提供している。AVLは、ハイブリッドからバッテリー電気、燃料電池技術に至るまで、あらゆる用途にマルチエネルギーキャリア戦略を適用することで、CO2を効果的に削減する革新的で手頃な技術を創造しています。同社は、アイデアの段階から連続生産に至るまで、開発プロセス全体を通じて顧客をサポートする。スマートでコネクテッドなモビリティのビジョンを加速させるため、AVLはADAS、自律走行、デジタル化の分野でコンピテンシーを確立している。
AVLの情熱は革新です。世界26カ国に広がる専門家の国際ネットワークと、世界45カ所にある技術・エンジニアリングセンターとともに、AVLはより環境に優しい未来のために、持続可能なモビリティのトレンドを推進しています。&2020年の売上高は17億ユーロで、このうち12％を研究開発活動に投資している。