スタックの各コンポーネントを個別にテストすることも、スタック全体をテストすることもできます。
パフォーマンスを迅速に把握し、自動化されたパイプラインで問題をトリアージできます。
問題を確実に解決し、将来のスタックバージョンの堅牢性を検証します。
シナリオ作成は、ADAS や AD システムの意思決定能力をテストし検証するために、特定の運転状況を設計しシミュレーションすることを含みます。このプロセスはこれらのシステムが実世界の様々な状況に対してどのように反応するかを評価するのに役立ちます。
シナリオ作成では、仮想環境を使用して実世界の状況を模倣するため、開発者は設計されたけど実環境に近い状況で ADAS および AD システムをテストし、改良することができます。これには、天候、交通状況、歩行者の動き、その他の動的要素のシミュレーションが含まれます。
AI の進歩は、シミュレーションの動的要素を生成及び制御するアルゴリズムを改善することで、より複雑でリアルなシナリオで シミュレーションする事を可能にします。これには、歩行者や交通行動のより良い予測が含まれ、シナリオの関連性と難易度を高めます。ジェネレーティブ AIを搭載したインターフェースにより、開発者は自然言語のプロンプトからシナリオを生成できるようになり、シナリオ作成プロセスのスピードとユーザビリティが向上されます。
シナリオ作成は、シミュレートされた環境でADAS と AD システムの迅速かつ反復的なテストを可能にすることで、開発プロセスを加速させます。潜在的な問題やパフォーマンスのボトルネックを早期に特定し、実環境でのテストに費やす時間とリソースを削減する事に役立ちます。
方法論には、さまざまな走行条件や状況をカバーするために、事前に定義されたシナリオとカスタムシナリオを組み合わせて使用することが含まれます。パラメータ変動やランダム化などの手法により、システムが予期せぬ条件や稀な事象に対してテストされるようにします。
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