Autonomous Drive (AD)

Autonomous Drive: より安全な将来のために

当社のシミュレーションおよびソリューションは、皆さまがお持ちの自律運転車に関するビジョンを効率的に実現するためのサポートをお約束します。システムレイアウト、AIトレーニングから、高忠実度ダイナミクスシミュレーションを含むADソフトウェアおよびハードウェアのテストに至るまで、お客様のニーズに合わせた単一ソースのソリューションを提供します。

参考資料：株式会社 本田技術研究所、等

Challenges in frontloading of vehicle development using virtual prototypes and transformed processes at Honda (Apply & Innovate 2018)

19.12 MB / PDF / 2018 / Honda R&D Co., Ltd. Automobile R&D Center, Shun Kawabe / English

Using CarMaker in the context of the continuous development of automated driving software stacks at Intel (Apply & Innovate 2018)

0.98 MB / PDF / 2018 / Intel Labs Europe, Dr. Fabian Oboril / English

導入のメリット

物理的に正しく高速演算可能なモデルによる検証
車両、センサ、
環境のシミュレーション
スケーラビリティと
シームレスなテスト実行
オフィス版、HIL、HPC、
クラウド
オープンなインターフェイスを用いた
容易な統合
コード、モデル、ツール、作業工程
信頼できる戦略的な
パートナー
方法・プロセスの
提案と実現

CarMaker: 自律運転機能開発のためのターンキーシミュレーション環境

検証とテスト

  • 仮想車両プロトタイプに組み込んだ完全なADソフトウェアでスケーラブルなテストをすることで、ODD(運行設計領域)全体でシステムを安全に実行
  • 認知、センサフュージョン、計画、車両ガイダンス車両制御のアルゴリズムを検証
  • ADのハードウェアをHILのテストベンチと試験場(VIL)で検証

ADシステムのレイアウト

  • 最適なセンサセットアップのコンセプト(タイプ、数、センサの位置)検討
  • 車両のコンポーネント(ステアリング、ブレーキ、サスペンション)の影響と選択に関する感度分析
  • 特定の車両プラットフォームのシステム設計とアクチュエータの調整

AIトレーニング

  • セマンチックセグメンテーションから自動的にラベル付けされたデータ（グランドトゥルース）と、深度マップによる距離情報を使用した認知アルゴリズムのトレーニング
  • 複数のバリエーションのあるシナリオを利用した意思決定アルゴリズムの、高速で柔軟かつ安全なトレーニング

ビークル・ダイナミクスのシミュレーション

  • 高精度車両モデル（バーチャル・プロトタイプ）によるAD車両ダイナミクスの分析
  • クリティカルなシナリオの対象を絞った分析と評価
  • 車両の意思決定アルゴリズムや、試験場テストの準備のために車両挙動を予測

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