ADASおよび自動運転車のテストシナリオを生成
先進運転支援システム (ADAS) によって自動運転車の開発が進むにつれ、検証段階には新たなテスト条件を定義する必要が出てきました。ADASや自動運転車 (AV) に起こり得るすべてのシナリオを特定することは至難の業ですが、シーメンスは開発プロセスの最適化を支援しています。
このホワイトペーパーは、自動車OEMやサプライヤーが開発コストと時間を削減しながらシステムを開発・検証できるようにシーメンスがどのように支援するかを解説します。
開発プロセスにおける検証の時間とコストを削減
シミュレーションは、ADASやAVの開発を加速させ、検証と妥当性確認 (V&V) にかかる時間を短縮します。プロトタイプ試験の前に、リアルタイム・シミュレーターで、物理システムをその都度検証します。
仮想モデルを使用する最大の利点は、試験の労力を減らし、検証にかかる時間と費用を削減できることです。仮想モデルを使用して多数のシナリオを評価することで、物理システムのV&Vで使用する重要なシナリオを特定することができます。これにより、対処可能な物理試験プログラムを作成できます。
モデルベース設計手法でADASやAVの適切なテストシナリオを定義
モデルベース設計 (MBD) は、テストケースを使用し、開発プロセス全体を通してシステムを検証するフレームワークです。テストケースは、車両レベルおよびシステムレベルの要件と、国際標準化機構 (ISO) 26262、ISO21448などの機能安全規格の解析に基づいて生成します。この解析は、欠陥モードのテストケースを定義する際に有益です。
ADASやAVに必要なシナリオを定義する目的は、車両使用中に発生する可能性のある事例を幅広くカバーし、重大な危険シナリオを特定することです。
シミュレーションを活用して、実際の運転をもとにしたテストシナリオを定義
現実的なシナリオを特定するために、適切な計測器を使用して公道で車両をテストします。これまで多くの自動車メーカーが、さまざまな交通状況や気象条件で路上を走行し、大量のデータを記録してきました。実際の運転データも含めて幅広いシナリオを網羅するためには、さらに多くの潜在的な状況を特定する必要があります。
テストシナリオを特定したら、それらをシミュレーション・モデルにインポートして、開発を加速します。Simcenterソフトウェアなどの専用シミュレーション・ツールがシステム評価をサポートします。