AVLは、ADAS/ADアプリケーション向けのオープンでシームレスなデータ管理・解析ソリューションを提供しています。このプラットフォームは、標準的な時系列データならびにオブジェクトデータの解析をサポートします。また、ADAS/ADセンサーが認識する環境モデルを描画します。
AVLのソフトウェアは、時系列データやオブジェクトデータを含む大規模な測定データセットに対して、解析スクリプトを自動かつスケーラブルに実行することができます。この機能を使用すると、新しいKPI（重要業績評価指標）をデータストアに存在する履歴データ全体に即座に適用可能です。
自動解析の出力はメタデータストアに転送されて、検出イベントなどの結果が試験走行に関するオリジナルのメタデータを強化することで、ユーザーは対話形式でシステムにクエリを実行できます。このプラットフォームの標準機能であるマルチデータソースクエリを使用すれば、こうしたクエリを非常に直感的に表現することができます。クリックするだけで、さまざまなイベントに移動して、試験走行のビデオ（フロントカメラとバックカメラなど）やビークルバスでキャプチャされた時系列データ、さまざまな視点から得られたオブジェクトデータ（鳥瞰図など）を表示する同期ビューを利用できます。
データの取り込み
生データ（時系列データとオブジェクトデータ）と関連するメタデータを変換して、データの調整と時間同期を行うと、高スループットなデータ解析と低遅延での検索機能が可能になります。
スケーラビリティ
大量の生データとメタデータが取り込まれ、最先端のITプラットフォーム（オンプレミスとクラウドの両方）で並列処理されます。
検索と探索
メタデータ、時系列データ、イベント、KPI、および集計データは、ほぼリアルタイムでの応答時間で対話形式によりクエリを実行できます。
解析とドリルダウン
GPS視覚化により調整された、時系列データとオブジェクトデータ、ビデオの同期ビューによるデータの詳細な解析が可能です。
視覚化とレポート作成
AVLは、データの視覚化とレポート作成を実現する、ウェブベースのセルフサービスツールを提供しています。シナリオビューアでは、記録された生センサーデータ（LIDAR点群など）、カメラセンサー画像、気象情報、地図情報、生成されたOSIデータを表示することにより、運転シーンの視覚情報を利用できます。
規定アプリケーション
シナリオ検出や道路交通シミュレーション、オフライン知覚、 オートタガーは、異なるユースケースに対応する定義済みのアプリケーションです。
Solution Sheet
Erfahren Sie mehr über unsere AVL Big Data and Analytics Platform!
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
ADAS/ADシステムの検証・承認プロセスを高速化
複雑なADAS/ADの機能試験を制御して新車のローンチを加速
The development and safety assessment of automated driving functions requires the generation of the most relevant driving scenarios and environmental factors extracted from real world traffic behavior.
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.
The NCAP and homologation active safety test series is quickly expanding its scope of application. As a result, a growing number of complex scenarios for ADAS- and AD-functions are required to be tested, both quickly and and accurately, on the proving ground.