業界がハードウェア定義の車両からソフトウェア定義の車両(SDV)へと移行する中、複雑なソフトウェアシステムを容易に統合します。最新の生成AI技術を使用して、生産スケジュールに合わせた継続的なシステム開発・テスト・検証をサポートします。
ODD、要件、地理的、シナリオ・メトリクスを含むあらゆる次元で安全性を確保します。現実世界で起こりうる複雑で危険な状況に対して、ADASおよびADシステムを検証します。
さまざまなフォーマットや環境をサポートするモジュラー・プラットフォームを使用することで、柔軟なプロセスを確立、独自のソフトウェア開発ニーズに対応します。また、チームやタイムゾーンを超えたグローバルなコラボレーションを促進します。
SILやHILなどのバーチャルテストで開発リードタイムを短縮し、コストのかかるオンロードテストを削減します。シミュレーションを効率的に活用することで、きめ細かな技術でデータと計算コストを管理します。
先進運転支援システム (ADAS) は、安全性と運転を向上させるために自動車に使用される技術です。車載画像、ライダー、レーダー、コンピュータービジョン、センサーなど、複数のデータソースからの入力に依存し、駐車、車線維持、衝突回避などのタスクでドライバーを支援します。
自動運転 (AD) とは、人間の介入なしに車両が自動で走行できるシステムの開発と展開に関わる技術です。この技術には、環境を認識し、意思決定を行い、車両を効果的かつ安全に制御するためのセンサー、ソフトウェアアルゴリズム、機械学習など、さまざまな技術の使用が含まれます。
自動車技術会 (SAE)は、0 (完全手動)から5 (完全自律) まで6段階の運転自動化レベルを定義しています。各レベルは車両の自律性の程度を表し、人間のドライバーに対してシステムがどの程度コントロールできるかを示しています。これらのレベルは米国運輸省によって採用されています
包括的な ADAS/AD 開発プラットフォームには通常、シミュレーション、検証、データ管理ツールが含まれます。これらのコンポーネントが連携することで、ADAS および AD ソフトウェアの迅速な開発、テスト、導入が可能になります。
シミュレーションツールは、ADAS と AD の開発において、アルゴリズムのテストと改良のための安全でスケーラブル、かつコスト効率の高い環境を提供するという重要な役割を果たします。シミュレーションツールは、チームが複雑な運転シナリオやセンサーの相互作用をモデル化してシミュレートするのに役立ちます。
AI は、車両がリアルタイムで意思決定を行い、多様な環境条件から学習し、機械学習モデルを通じて改善することを可能にし、それによって複雑で動的な道路状況に対応する能力を高めます。
ADAS および AD システムに不可欠な試験の種類には、実環境試験、テストトラック試験、仮想試験があります。これらの試験では、さまざまなシナリオのもとでシステムの信頼性と有効性を評価します。機能安全試験では、システムが入力や故障に対して正しく反応することを確認し、さまざまな環境下での性能を検証します。