RideFluxが事業を拡大し、ODDカバレッジを5倍に拡大
RideFlux社のフリートは 1 台のテスト車両から始まりましたが、チームはすぐに複数のロボット軸を同時に操作し、ログを収集し、問題を解決する必要がありました。RideFlux社は社内のツールに限界を感じ、拡大するフリートに対応し、ワークフローを自動化できるサードパーティツールを探し始めました。
RideFlux社は、ロボットタクシーの増加に伴い、ODD を拡大することを決定しました。まもなく、チーム内のシミュレーションツールでは、ODDをカバーするために必要な大量の、多様で複雑なシナリオを作成することができなくなりました。さらに、シナリオの作成プロセスが手作業で時間がかかるため、効率的に拡張することができませんでした。
RideFlux社はData Explorerを使用して、増え続けるロボットタクシーのドライブログを効率的に管理しています。また、Data Explorerを使用することで、ドライブログのコレクション全体をフィルタリングし、特定のイベントを検索することができるようになりました。
Data Explorerのユーザーインターフェース(UI)は、ログデータを理解し、問題の原因を特定し、大きな生データファイルを開く必要なく問題を解決することを容易にします。
Log Simにより、RideFlux社はドライブデータからテストケースを作成することができます。再シミュレーションを使用することで、エンジニアリングチームはループ内の自律性スタックを使用して路上イベントをデバッグし、過去のドライブでスタックの異なるバージョンをテストし、車両に展開される前に回帰をキャッチすることができます。
Object Simの使いやすいユーザーインターフェース（UI）により、RideFlux社は社内のシミュレーターよりも迅速にシナリオを作成することができます。また、インテリジェントなアクターの動作を指定し、1つの基本シナリオから複数のシナリオバリエーションを自動生成することで、走行データや再シミュレーションでは把握できなかったシナリオのODDカバレッジを構築することができます。
Object Simを通して、RideFlux社はテスト基準を簡単に定義、カスタマイズし、テストの合否を素早く判断するための自動チェックを設定することができます。
新しいソフトウェアのアップデートごとに、RideFlux社は変更を追跡し、既存のシナリオの回帰を検出し、テスト結果を以前のソフトウェアバージョンのパフォーマンスと比較します。
RideFlux社はApplied Intuitionのソフトウェアを使い、増え続けるロボットタクシーの問題を効率的に収集、管理、解決しています。これらのワークフローに割く人員は、自社でツールを構築・保守していた頃より少なくて済みます。
Applied Intuitionのソフトウェアにより、RideFlux社の開発者はシミュレーションと車両テストを迅速に評価し、結果をチームメンバーと容易に共有し、再シミュレーションを活用して修正を検証することが可能になります。このワークフローの改善により、RideFlux社はより多くの問題を特定・解決し、問題解決のタイムラインを短縮し、開発サイクルをスピードアップすることができました。
Object SimとLog Simを使用して以来、RideFlux社はシナリオライブラリを3倍以上、カバレッジを5倍以上拡大し、ODDを拡張しました。
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