自動運転車の検証と妥当性確認

自動車業界が自動運転車 (AV) を導入する中で、いくつかの課題が発生しています。技術的な性能に加えて、政府や規制当局が強化している法的枠組みの要件や制約に対応することが重要な課題です。同時に、AVメーカーは、安全性、快適性、効率性における適切なバランスを見極める必要があります。このウェビナーでは、これまで解決するのが困難であった課題に対処するために、今日利用可能なさまざまなソリューションを紹介します。

シーメンスのソフトウェア・ソリューションで設計と検証のコストを削減

自動車メーカーは、先進運転支援システムの最新機能を自動車に搭載することで、今日、安全性の向上に懸命に取り組んでいます。人間がコントロールすることで、テクノロジーは、人間がよりよいドライバーになるためのサポート役を果たします。この状況において、さまざま車載センサー・システムが貴重なデータを収集し、完全自動運転車の開発・導入に貢献しています。

自動運転車の開発で予測できない危険なシナリオを作成

仮想検証を行う「デジタルツイン」は検証作業で大いに役立ちます。また、独自のルールも設けられています。デジタルツインが現実世界の信頼できる複製であることを検証しなければ、結果に信頼性があるかどうかを判断できません。この点において、シミュレーション・ツールのISO 26262認証は、最初のステップに過ぎません。ツールの認証だけでは、十分かつ適切なシナリオが検証されているとは言えないからです。

安全で快適な自動運転システムを開発

シーメンスのソフトウェア・ソリューションは、製品ライフサイクルのさまざまなフェーズに対応し、世界で最も包括的な自動車・輸送用ソフトウェア・ポートフォリオを通して、自動運転技術の開発を加速させます。この統合ツールスイートと関連サービスを使用することで、以下の作業を行えます。

• データの取得: 自動運転車の開発は、機械学習や統計解析で膨大な量のデータを使用する、データ駆動型プロセスです。
• 分析と診断: 収集したデータを分析して関連コンテンツを抽出することにより、データ駆動型の設計や性能評価のベースとなるデータを準備できるようになります。
• 設計と確認: 取得データは、設計探査とジェネレーティブ・デザインの最適化に使用されます。
• 検証と妥当性確認: 搭乗者を乗せた自動運転車を実世界に導入するうえで、十分な安全性と快適性を備えていることを証明します。