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。
完全自動化された大規模ADAS/ADテストを実現するコスト効率の高いソリューション、"AVL Scenario Simulator™"がリリースされました。テストの目的に応じて、最適なバーチャルプロトタイプを構築することができます。
こちらの無料ウェビナーでは、シミュレーションの専門家が、仮想環境でADAS（先進運転支援システム）およびAD（自動運転）ソフトウェアを統合・テストするために必要な基本ステップをわかりやすく解説します。
シナリオベース試験は、複雑な交通シナリオを効率的かつ再現性高く検証するための有力な方法です。AVL SCENIUS™は、要件からレポートまでの一貫したワークフローを提供し、安全性検証と型式認証をサポートします。
AVLとAVES Realityが、都市部での自動運転システムの検証・認証をどのように革新しているのかをご紹介します。
AVLについて
約12,200人の従業員を擁するAVLは、自動車業界をはじめ、鉄道、船舶、エネルギーなどの分野における開発とシミュレーション、試験を行うモビリティテクノロジーのリーディングカンパニーです。独自の広範な研究活動に基づき、より環境に優しく、安全・安心で快適なモビリティ社会の実現に向けて、コンセプトやソリューション、方法論を提供しています。
AVLは、国際的なパートナーや顧客の持続可能なデジタル変革を支援しています。特に、電動化、ソフトウェア、AI（人工知能）、オートメーションの分野に重点を置いています。さらにAVLは、エネルギー集約型セクターが、より環境に優しく効率的なエネルギー生成・供給を実現できるように支援しています。
AVLでは、情熱がイノベーションを促進しています。世界各国に90か所以上の拠点と50か所のテクニカルセンター／エンジニアリングセンターを展開し、新しいモビリティ社会を実現するためにお客様をサポートしています。2024年は20.3億ユーロの売上高を達成、そのうち11%をイノベーションの加速に向けた研究開発活動に投資しています。