課題

先進運転支援システム(ADAS)や自動運転(AD)の開発において、フィールドテストは、すべてのシステムコンポーネントが路上で期待通りに機能することを確認するために必要な検証ステップです。フィールドテストはまた、完全なシステム検証の最も信頼性の高い方法を提供します。しかし、フィールドテスト中に発生した問題を再現することは非常に困難であり、コストもかかります。高度に洗練されたADASおよびADプログラムは、シミュレーションでフィールドテストの問題を再現し、実際のイベントに基づく合成シナリオを抽出します。この手法により、チームの規模を拡大し、リグレッションを防止し、測定可能な性能向上を実現することができます。

Log Simを選ぶ理由

Applied Intuition Log Simにより、開発者、テストエンジニア、シミュレーション運用チームは、実世界のADASおよびADテストから高精度のログシミュレーションと抽出を行うことができます。
オープン・ループおよびクローズド・ループのログ再生を使用して、ログ・データ、センサー、オンボード自律走行システム、その他のシステム・モジュールからテストを作成、実行、分析するための多面的なツール
ログに記録されたシナリオを、オブジェクトやセンサーレベルで完全な合成シナリオに簡単に変換するワークフロー
機械学習(ML)モデルにより、ログデータをファジングまたは補強し、パフォーマンスを定量的に測定

メリット

使いやすさ

使いやすいクラウドベースのビジュアライザで、走行データを可視化し、イベントを照会します。

写実性

正確な妥当性確認を達成するために、実世界の複雑な問題を決定論的に再現します。

スケール

大規模な評価を可能にし、実世界のデータからノイズを除去し、新たな問題を発見するために大量のテストを作成します。

主要コンポーネント

可視化

物理的に正確なプレイバックをWebベースで高性能に行い、関心のあるログのスニペットを確認できます。オーバーレイにより、正確なデバッグと根本原因の分析が可能になります。

再シミュレーション

関心のあるイベントを特定し、障害を簡単に再現し、問題の根本原因を特定します。自動再シミュレーションによりトリアージを加速し、偽陽性や偽陰性を軽減します。継続的インテグレーションおよびデプロイパイプラインにシミュレーションテストスイートを追加することで、リグレッションを防止できます。

シナリオ抽出

車両データから複雑な合成シナリオを自動的に作成します。センサーシミュレーションと拡散モデルでログデータを変化させます。元のログデータからノイズを除去し、抽出したシナリオにパラメータスイープを適用してバリエーションを増やせます。ノイズの多いデータに対しても、最も関連性の高いインタラクションをフィルタリングできます。

主要コンポーネント

可視化

物理的に正確なプレイバックをWebベースで高性能に行い、関心のあるログのスニペットを確認できます。オーバーレイにより、正確なデバッグと根本原因の分析が可能になります。

再シミュレーション

関心のあるイベントを特定し、障害を簡単に再現し、問題の根本原因を特定します。自動再シミュレーションによりトリアージを加速し、偽陽性や偽陰性を軽減します。継続的インテグレーションおよびデプロイパイプラインにシミュレーションテストスイートを追加することで、リグレッションを防止できます。

シナリオ抽出

車両データから複雑な合成シナリオを自動的に作成します。センサーシミュレーションと拡散モデルでログデータを変化させます。元のログデータからノイズを除去し、抽出したシナリオにパラメータスイープを適用してバリエーションを増やせます。ノイズの多いデータに対しても、最も関連性の高いインタラクションをフィルタリングできます。

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ドライブログを、すべての車両ソフトウェアのための大規模で忠実度の高いテストライブラリに変換する方法を学びましょう。
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