自動運転車の外側にも、連携的なエンジニアリングとオペレーションという幅広い視点が求められています。自動運転車 (AV) は、スマート・シティや他のAVセンシング技術からのフィードバックを利用して、より安全で効率的な経路案内や自動運転を実現します。システム・エンジニアリング (SE) は、自動車の運転環境を含むより広範な環境を考慮することでAVの開発・運用を推進する手法であり、モデルベース・システム・エンジニアリング (MBSE) は、センサーやアクチュエーター、コンピューティング・エレクトロニクスの増加による製品やシステムの複雑化に対応するアプローチです。正確なデジタルツインは、仮想データと実データの相関関係を改善し、AV開発および検証のためのより良いソリューションを迅速に提供します。
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自動運転車 (AV) 同士が支援し合えるように、障害物検知や回避などの状況認識のための構造的な枠組みが必要です。そのためには、交通システムのなかの1台の車両という枠を超えて、安全連携のための詳細計画が欠かせません。信頼される運用環境を構築するには、システム・オブ・システムズの考え方を理解し、AVの開発段階だけでなく、絶えず変化するAVの周囲環境にもシステム・エンジニアリング手法を適用すべきです。シーメンスの自動運転車開発ソリューションセットは、エンジニアの能力を強化し、AVの開発および運用に必要なシステム・オブ・システムズのフレームワークを実現します。
車両の指揮・調整から交通管理にまで対応する交通管理システムは、現在路上を走行している車両と接続することで、現在の高度な運転支援システムと次世代の完全自動運転車との間の溝を埋めます。必要なのは、AV開発における1台の車両という視点を超えて、幅広い領域と視点を考慮する統合的なMBSE手法です。従来の自動車エンジニアリングや製造を超えた領域をも網羅するシステム・オブ・システムズの考え方を取り入れることで、複数領域の情報を整理し、複雑なシステムの仮説を詳細設計の前に検証できます。シーメンスの統合MBSEソリューションは、エンジニアリング領域間の隔たりをなくし、コラボレーションを促進し、組織横断的な開発を可能にするように設計されています。
車両に搭載される電子機器やソフトウェアの急増によって、車両の開発や検証、ライフサイクル・サポートは変わりつつあります。自動運転車 (AV) の開発には、複雑な運用シナリオを考慮する必要がありますが、一貫性を保持する構造的な枠組みに支えられたモデルベース・システム・エンジニアリング手法を取り入れなければ実現は困難でしょう。AVを運用環境に適応させるには、実世界の運用環境を正確に再現したデジタルツインが必要です。デジタルツインを使ったモデルベースの仮想シナリオに実世界で測定した値を相関させることで、複雑な動作異常を評価することができ、AVのアップグレードをより確実に進めて、顧客や社会からの信頼を築くことができます。
デジタルツインによってデータを接続する企業がAVの開発と運用を優位に進め、都市や乗客との信頼を築くだろうとCIMdataは考えています。詳しくはこちらのホワイトペーパーをダウンロードしてお読みください。