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抽象的、論理的、具体的なシナリオは、自動運転システムの安全性をテストし、検証し、認証する上で重要な役割を果たします。OpenSCENARIO V2.0では、抽象的なシナリオの作成やツール間の移行が容易になります。

ログ再シミュレーションツール Log Sim は、AV および ADASのエンジニアリングチームが、運転介入イベントの分析やシステム性能の評価を行い、安全な自動運転システムをより早く市場に展開することを可能にします。

公道走行データを用いて要件を検証することは、これまで困難でした。 Applied Intuitionの「シナリオサーチ」は、既存のアプローチではエラーが発生しやすく、時間のかかる作業を自動化します。

Verification and validation (検証・妥当性確認) マネジメントプラットフォーム「Validation Toolset」とドライブデータ探査ツール「Data Explorer」は、ロングテールのイベントに備え、安全な自動運転システム、及び ADAS (先進運転支援システム) を一般に展開することを可能にします。

急激に大きなパラメーター空間を必要とし失敗したケースを見つけるため、コンピューター処理効率の高いアプローチが必要です。 既存の検証ワークフロー補完のために ML ベースのアプローチについて、知見を広めるために読んでください。

自動運転型マルチロボットシステムの商用アプリケーションはますます増えています。このブログでは、システムアルゴリズムの安全性と進歩を確かなものにするためのユースケースとテスト、および検証での考慮事項について説明します。