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PR「AI(人工知能)を活用して、自動運転を極める。」

事例紹介

バーチャル・テスト・ドライビングと併せて、ディープラーニング・アルゴリズムの学習とテストが可能

ありとあらゆるシチュエーションをテストする自動運転開発では、ロボット開発向けのROSが利用されることが増えてきました。理由の一つには、個別アルゴリズム間の情報交換や複数のCPUで分散されている処理を統合する技術が優れていることで、これがAIなどの適用するためです。オープン性の高い当社のCarMakerは、ROSとのインターフェイスに使用可能ですので、AI開発でもVirtual Prototypeは大いに活用されています。

このカタログについて

ドキュメント名 PR「AI(人工知能)を活用して、自動運転を極める。」
ドキュメント種別 事例紹介
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登録カテゴリ
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)

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。) 2018/8 AI(人工知能)を活用して、自動運転を極める。 シミュレーション・ソリューションである CarMaker を使用すれば、バーチャル・テスト・ドライビングと併せて、 ディープラーニング・アルゴリズムの学習とテストが可能になります。 今日の自動車業界において主要なトレンドとなっている半自動運転および高度自動運転では、実際に試験 走行してもある程度しかカバーできない機能を検証する為、大量のテストを必要とします。それゆえ、AI ベース のアルゴリズムを活用したバーチャル・テスト・ドライビングは、自動運転機能を検証するのに益々重要になってき ています。そのような AIアルゴリズムに学習させる為、シミュレーション・ソリューションである CarMakerは、あらゆ る開発段階において、多様なデータを生成するだけでなく、自動運転機能を検証する為の再現可能なシナリ オも生成します。 人工知能は、思考や学習に関わる人間の脳構造を模倣する機械を参照しており、例えば ADAS の意思決 定プロセスや、車両に搭載されたセンサが感知したオブジェクトの分類と解釈など、自動車業界の様々な分野 で既に適用されています。AI アルゴリズム手法による実際の自動かつ自律した運転を可能にするには、学習プ ロセス中に伴って発生するメタデータを含む、実世界の運転を収めたビデオをシステムに供給します。様々な道 路標識や通行人、建物、駐車車両、また、明るいや暗いといった視界、霧や雨といった天候条件などがシナリ オを補完し、テスト車両がふさわしい反応を学習することを可能にします。このようにして学習されたニューラルネ ットワークはリアルタイムでテスト車両に適用でき、例えば、他の通行人や交通標識を検出したり、複雑な交通 状況下にあっても適切な反応をもたらしたりするのに適用されます。 CarMaker を使用すれば、再現可能なデータがコンピュータ上で生成され、100%の正確さで自動的に分類さ れます。実データを使って同様の作業を行うとなると、膨大な努力を費やさなければなりません。このようにして、 様々なシナリオ、パスを計画したり決定するアルゴリズムの為のオブジェクトリスト、オブジェクト検出アルゴリズム IPG Automotive K.K. Page 1/2
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の為に自動分類されたビデオデータは、ニューラルネットワークに学習させるのに活用することができます。実際に は想像できない程おびただしい数の実試験走行が求められるところを、バーチャル・テスト・ドライビングの助けを 借りれば作業量を最小限に抑えることができ、開発にかかる時間と費用を抑えることにもなります。 さらに付け加えると、CarMaker は全体の開発期間を通して、AI アルゴリズムの統合とテストを、異なる段階の 様々なシナリオ形式で行うことを可能にします。ADAS・自動運転領域のビジネス開発マネージャであるドミニ ク・ドール曰く、「車両全体という観点からも、実シナリオによって完全に学習されたアルゴリズムを CarMaker の バーチャル環境下でテストすると、このようなアルゴリズムを実車両に適用する際、より高いレベルの完成度を見 ることができる。さらに、このソフトウェア・ソリューションを高性能コンピュータ・クラスタで使用すれば、より多くのテ ストカタログが複数同時に自動でカバーされ、その後の分析とレポート生成も可能になる。」 ROSを使用した CarMaker環境での AIアルゴリズムの統合 ROS(ロボット・オペレーティング・システム)はオープンソースのミドルウエア・プラットフォームで、元々はロボット 工学用に開発されてきましたが、最近では自動運転機能開発向けに適用される機会が増加しています。 ROS は個別のアルゴリズム間で情報を交換するのに活用され、そのアルゴリズムが複数のコンピュータ上にあっ ても処理することができます。 そのような ROS をベースにしたバーチャル車両開発を、CarMaker は完全に補完します。双方のシステムのオ ープン性を考慮すれば、結合は問題なく可能で、双方のシステムのアーキテクチャにより、顧客から要求される 全てのコンフィグレーションを実行することができます。さらに、CarMaker 環境は ROS ノードを共用ライブラリと して組み込みます。AI アルゴリズムは CarMaker 環境に統合されたこの ROS ノードを通じて情報を交換する ことができ、そのアルゴリズムは全体的ソフトウェア環境下においてテストすることが可能になります。前述のドミニ ク・ドール曰く、「これは、同一のシミュレーション環境内で、小区分に分けられたアルゴリズムそれぞれを個別に 分析し、テストすることも可能にする。CarMakerは欠けている環境をシミュレーションし、代表的なシステムやテ ストデザインに求められる柔軟性を提供する。」 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 K.K. Page 2/3
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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 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