自動運転車の認識システムを徹底検証

高度自動運転 (HAD) の開発は、当初の想定よりもはるかに複雑であることが明らかになっています。今日の認識システムは、SAEレベル4のタスクまでにはまだ対応できておらず、さらなる研究開発が必要です。HADの認識システムの開発を成功させるには、人間の認識を模倣する必要があります。つまり、あらゆる照明、環境条件下で物体を認識し、それらの距離を大まかに評価できなければなりません。高速で完全なテスト・フレームワークがなければ、非常に複雑で時間のかかる作業となるでしょう。

今すぐこのウェビナーにご登録ください。Simcenter Prescan360を使用して、テストケース、スマート・サンプリング、クラウド並列化の活用、および新たな結果消化方法を組み合わせることで、認識システムの問題の洗い出しと診断を加速させる方法を学びましょう。

光を正確にシミュレーションして、並列処理で認識システムを評価

シミュレーション・エンジンが現実世界のテストと同等の水準に達し、現実を正しく表す結果を生成できなければ、何回シミュレーションを行っても十分ではありません。Simcenter Prescan360の提供する物理ベースのセンサーモデルと材料の光学特性のライブラリは、長年にわたる研究、大規模な実験室での測定テスト、およびシミュレーション性能の向上の結果です。

クラウドまたはクラスターの並列シミュレーションで利用可能なこれらのモデルは、認識、モーション・プランニング、機械学習の追跡への道を開きます。また、自動車サプライヤーの認識処理評価や、自動運転車OEMの高忠実度フルシステム検証も可能にします。

自動運転システムの安全性と信頼性を仮想でテスト

テスト・シナリオの数は無限であるため、人間主導のテストに基づくHADの検証は限界に達しています。Simcenter Prescan360を使用すると、新たな自動手法を使用してシナリオ領域の隅々を見逃すことなく、「シミュレーションとレビュー」の反復作業ループよりも格段に速くシナリオ・テストを実行できます。

ウェビナーを視聴して、高忠実度センシングと高いテスト・カバレッジを組み合わせて、認識システムの開発を加速する方法を学びましょう。