スマートで効率的なADAS試験ワークフローを構築するための4つのステップ

アダプティブ・クルーズ・コントロール (ACC) やハイウェイ・パイロットなどの先進運転支援システム (ADAS) が新車に標準装備されるようになりました。ドライバーの安全性を向上させるため、世界中の自動車メーカーは次世代車両向けADASの開発と検証に取り組み、競争力をつけようとしています。

ADAS開発エンジニアに求められているのは、安全で快適な制御システムの実現です。そのために重要なのは、システム全体の検証に必要なデータにアクセスすることですが、これが一筋縄ではいきません。シナリオの数が多いほどシステムの精度は向上するものの、そのためのADAS試験とデータ収集作業が膨大だからです。しかも、すべてのデータが有用とは限らず、重複しているデータが大部分であり、コーナーケースを見つけるのが非常に困難です。

このウェビナーは、スマートなADAS試験を支える戦略について紹介します。ADASの高精度な検証に必要な大量のデータを効率的に収集および整理するツールについても触れていきます。

ADASと自動運転車のデータ収集：学べる内容　

このウェビナーは、データ駆動型ADAS開発についての実践的なチュートリアルです。車載データ収集からデータをアルゴリズム開発に活用するまで、一連のADAS試験プロセスを紹介します。Simcenter Scaptorソリューションが新しいADAS機能の効率的な開発と高精度の検証にどのように役立つかをご覧ください。

学べる内容

• 試作車のデータ収集設定を効率化し、カメラ、レーダー、LiDARなどの最先端の感知センサーからデータを正確に収集する方法
• 試験車両とADASデータレコーダーを最大活用し、大量のデータを自動的に収集する方法
• 新型車両の開発サイクルで収集された大量のデータを整理し、貴重なコーナーケースを抽出する方法</li><li>遅延の少ないソフトウェアを使って、効率的な制御アルゴリズムを開発、検証する方法