スマートで効率的なADASテストの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。世界中の自動車メーカーはドライバーの安全性を向上させるため、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開発エンジニアの仕事は、安全で快適な制御システムを実現することです。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、これが重大な問題です。シナリオの数が多いほどシステムの信頼性が向上しますが、それには膨大なADASテストとデータ収集作業が求められます。しかし、すべてのデータが有用なわけではなく、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な状況です。

このウェビナーは、スマートなADASテストを支える戦略について紹介します。ADASの信頼性の高い検証を効率よく行うために必要な大量のデータを、収集、整理できるADASデータ収集ツールもお見せします。

ADAS / 自動運転車のデータパイプラインに関して学べる内容　

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ADAS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のADASテスト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信頼性の高い検証にどのように役立つかを見ることができます。

学べる内容

• 試作車のデータ収集設定を効率よく実行し、カメラ、レーダー、ライダーなどの最先端の感知センサーからのデータを正確に収集する方法
• 大量の収集データを自動的に取り込みながら、テスト車両とADASデータレコーダーを最大限に利用する方法
• 新車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
• 低レイテンシのソフトウェアフレームワークを使って、効率的な制御アルゴリズムを開発、検証する方法

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