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PR「自律/自動運転へ向けた安全システム~ラーニングカーブを活用して~」

ホワイトペーパー

バーチャル・テスト・ドライビング x AI

ADAS/自動運転領域で人工知能AIを使ったディープラーニングへの注目が高まる中、NVIDIA社のハードウエアプラットフォームと連携し、CarMaker製品群を使ったバーチャル・テスト・ドライビングでもAIを活用できます。あらゆる環境を無限に構築することができ、実車では再現できないシチュエーションを構築できます。

このカタログについて

ドキュメント名 PR「自律/自動運転へ向けた安全システム~ラーニングカーブを活用して~」
ドキュメント種別 ホワイトペーパー
ファイルサイズ 813.9Kb
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取り扱い企業 IPG Automotive株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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このカタログの内容

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(原文はこちらよりご確認いただけます。)

Pr ess Releases (原文はこちらよりご確認いただけます。) 2017/11 自律/自動運転へ向けた安全システム~ラーニングカーブを活用して~ How do you make a car drive autonomously? Let it watch and learn from real drivers. 当社のシミュレーション・ソフトウエア CarMaker と NVIDIA のハードウェア・プラットフォームとの連携で、 バーチャル・テスト・ドライビングでのディープラーニングを使った学習が可能です。NVIDIA のハードウェ ア・プラットフォームでは、学習とニューラルネットワークの演算による高速学習や、従来のシングルコアをベ ースにした CPU と対比したアプリケーションのディープラーニングを行う GPU(グラフィックス・プロセッシン グ・ユニット)が用いられています。そして、ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムは、短い間でも他の 道路利用者や交通標識がどのように見えるかをリアルタイムに認識し、より複雑な交通状況でもより安 全な自動走行へと導くことができます。CarMakerでは、NVIDIAのプラットフォームとの連携で、バーチャ ル・テスト・ドライビングでニューラルネットワークを学習させます。また、ディープラーニングによるセンサ融 合アルゴリズムの仮想環境での開発とテストを可能にし、先進運転支援システム(ADAS)や自動運転機 能のバーチャル検証が現実のものとなります。 NVIDIAのグラフィックプロセッサは、非常に高い演算能力を持っているため、複雑なセンサデータのシミュレーショ ンに適用できます。データは最大 12 台のカメラだけでなく、ライダやレーダ、超音波センサによって収集され、統 合並び分析を経て、実時間で完全な 360 度の環境の表現を作ります。オブジェクトの認識および分類におい ては、ディープニューラルネットワーク(DNN)が融合されたセンサデータからの高精度な走行軌跡算出することで、 それぞれの条件に合う正確で安全な自動運転を可能にさせます。 CarMaker と連携すると、先進運転支援システムや自動運転機能のバーチャル・テスト・ドライビング環境での 試験を早期の開発段階で行うことができます。今まで、道路マーカ、歩行者、建物、駐車車両などを含んだ実 走行の動画は統一感のない見え方をしており、曇/霧/雨や昼/夜などの天候状況がニューラルネットワークの学 習元データとして利用されていました。CarMakerと繋ぐことで、あらゆるシナリオの再現性のあるデータは、ニュー ラルネットワーク用にバーチャルで生成することができます。「NVIDIAのプラットフォームを使用する当社のお客様 IPG Automotive K.K. Page 1/2
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は、バーチャル・テスト・ドライビングでディープラーニングのセンサ融合のアルゴリズムをテストすることができており、 時間とコストを削減しています。」(Björn Fath, Business Development Manager Real-Time Simulation Systems, IPG Automotive) さらに、当社のビデオ・インターフェイス・ボックスと組み合わせることで、カメラ制御ユニットがに必要なカメラの電 気信号を直接入力させることによって、カメラ制御ユニットの閉ループ試験が可能になります。カメラを用いた先 進運転支援システム検証の HIL(Hardware-in-the-loop)試験では、モニター上での画像生成とカメラで撮影 されたイメージの同期の欠如で画像処理データのフレーム間のずれ等が生じる可能性があります。同時に、液 晶パネルによっては、コントラストが暗すぎたり弱かったりするため、カメラの入力信号として適さない場合がありま す。これらの問題は、ビデオ・インターフェイス・ボックスを使用し、標準のカメラ制御装置に直接画像を供給する ことによって回避することができます。GMSL(ギガビットマルチメディアシリアルリンク)を介して、直接 NVIDIA DRIVE PX2 にシミュレーション環境の画像を供給することも可能です。閉ループである HIL (Hardware-in- the-loop) のアプローチを利用して、ビデオ・インターフェイス・ボックスは、バーチャル・テスト・ドライビングを最大に 利用し、センサ融合のような場合においても、再現された環境センサを含む他の制御装置と合わせたカメラベー スの機能を解析することができます。 CarMaker と NVIDIA の高性能なハードウェア技術を合わせることで、自律/自動運転の開発での課題に大き く役立ちます。「仮想環境での新機能の早期テストは、製品の品質と高い安全性を維持するための鍵となりま す」(Björn Fath) IPG Automotiveについて IPG Automotive は、バーチャル・テスト・ドライビングのグローバルリーダーとして、車両開発向けの革新的なシミュレーション・ ソリューションを開発しています。シームレスな使用を考慮し設計された当社のソフトウエアとハードウエア製品は、コンセプト実 証(POC)から検証またはリリースに至るまで、開発プロセス全般にわたって活用できます。ユーザにバーチャル車両全体を 使って新しいシステムの開発とテストを行っていただける IPG Automotiveのバーチャル・プロトタイピング技術は、自動車のシ ステムズエンジニアリングを促進します。 IPG Automotive は、ADAS/自動運転、パワートレイン、ビークルダイナミクスという3つのアプリケーション領域でのバーチャ ル開発に特化したエキスパートです。当社の CarMaker 製品群は、現実に近い環境で、高度に再現された車両モデルを統 合することによって、先進運転支援システムと自動運転機能の開発とテストに関連した諸課題に取り組むべく、世界中で使 用されております。詳細なセンサモデルは、車両周辺環境で起こりうる影響を考慮しつつ、インフラと交通流といった要素に左 右されます。この環境モデルを用いて、バーチャルでありながら実世界と同じ状況を実現できます。 IPG Automotive は、①品質、②徹底したユーザ志向、③効率性、④イノベーションの促進、そして⑤長く続くパートナーシ ップを指針としております。 お問い合わせ先: IPG Automotive 株式会社 〒105-0003 IPG Automotive K.K. Page 2/3
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東京都港区西新橋 2-9-1 PMO西新橋 9F Phone: 03-5826-4301 Email: sales-jp@ipg-automotive.com http://www.ipg-automotive.com/jp IPG Automotive K.K. Page 3/3