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【分析レポート:技術】自動車のシミュレーション:自動制御システムのトレーニングと検証

Simulation in Automotive: Training and Validating Autonomous Control Systems

Technology Analysis Report

 

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ABI Research
ABIリサーチ
2018年9月お問い合わせください 24 10

サマリー

ウェイモ、ウーバー、フォード、BMWなどの多くの企業が、今後数年でSAE(自動運転)レベル4からレベル5の自動運転自動車を市場に送り出そうと取り組んでいる。ほとんどすべてのOEMが、安全性や効率性を提供するためには、ネットワーク接続や自動運転自動車が今後の戦略に欠かせないものとみなしている。しかし、自らに課した導入期限が急速に迫り、OEMは自動運転車の検証や、手動運転よりもはるかに安全性が高いという信頼を付与するために苦闘している。現在の最も大きな障害は優れたセンサや高い処理能力ではなく、無人システムが導いた状況の量と多様さである。自動運転システムが手動運転に比べてはるかに安全であるという信頼性を確立するために数十億マイルもの経験を必要としているOEMにとって、自動運転のプロトタイプの少数フリートの現状では明らかに持続不可能である。

そのため、自動運転システムの開発者の多くが、自動運転のソリューションを検証するために必要な量と多様性を人為的に生成する手段としてシミュレーションを採用している。ウェイモは内製のCarcraftイニシアチブを通じて効果的にシミュレーションを活用しており、多くのスタートアップや新製品発売がOEMのギャップを埋めようとしている。米国調査会社ABIリサーチの調査レポート「【分析レポート:技術】自動車のシミュレーション:自動制御システムのトレーニングと検証」は、自動車産業でのシミュレーションと深層学習(ディープラーニング)アプローチの連携を分析し、主な利点や利用事例、OEMがシミュレーションパートナーを選択する際に注目すべきコア技術や能力について述べている。

Waymo, Uber, Ford and, BMW are among the multiple players who have committed to bring SAE level 4 or level 5 vehicles to market within the early years of the next decade. Almost all OEMs have positioned connected, automated vehicles as the cornerstone of their future strategy, hailing the advantages they will bring in terms of safety and efficiency.

However, with the self-imposed deadlines for implementation fast-approaching, OEMs are still struggling to validate their autonomous vehicles and have confidence that they will be significantly safer than manually-controlled vehicles. Far from being a question of better sensors or greater processing power, the biggest barrier to deployment is now experience – ramping up the volume and variety of the situations which autonomous systems have navigated. With OEMs needing billions of miles of experience to have confidence that their autonomous systems are significantly safer than their manually-driven equivalents, the status quo of small fleets of autonomous prototypes is clearly unsustainable.

Therefore, a number of autonomous system developers are embracing simulation as a means to artificially generate the volume and variety of autonomously driven miles needed to validate their solutions. While Waymo has already effectively leveraged simulation effectively through their in-house Carcraft initiative, a number of start-ups and new product launches are helping OEMs to close the gap.

This report analyses the relationship between simulation and deep learning approaches in the automotive industry, the key advantages and use-cases, and sets out the core technologies and competencies that OEMs should look for when choosing their simulation partners. 

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ABIリサーチの調査レポートの詳細については、サンプルをご請求ください。

(株式会社データリソース 03-3582-2531、office@dri.co.jp)

 

 



目次

  • 1. EXECUTIVE SUMMARY
    • 1.1. Billions of Miles of Experience
    • 1.2. Sensor Entrenchment
    • 1.3. Traceability and Type Approval
  • 2. INTRODUCTION AND KEY TERMS
  • 3. KEY APPLICATIONS FOR SIMULATION IN AUTOMOTIVE
    • 3.1. Self Certification and System Validation
    • 3.2. Testing Corner Cases
    • 3.3. Testing To Destruction
    • 3.4. Public Agency Type Approval and Testing
    • 3.5. Sensor Evaluation and Competitive Benchmarking
  • 4. CORE TECHNOLOGIES AND COMPETENCIES FOR SIMULATION
    • 4.1. Environment Modeling
    • 4.2. AI Agents
    • 4.3. Scenario Creation
    • 4.4. Sensor Emulation
    • 4.5. Autonomous Control System: HIL and SIL Testing
    • 4.6. Feedback into Environment Modeling
    • 4.7. 3D Visualization
  • 5. ECOSYSTEM
    • 5.1. Waymo Carcraft
    • 5.2. NVIDIA Constellation
    • 5.3. Cognata
    • 5.4. Siemens Simcenter
    • 5.5. Metamoto

Companies Mentioned

  • NVIDIA
  • Mobileye
  • Google
  • International Technologies

 

 

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