Applied Intuition、ADASおよびAD向け自動駐車開発ソリューションを発表

このソリューションにより、先進運転支援システム（ADAS）や自動運転（AD）のエンジニアリングチームは、信頼性が高く効率的な自動駐車システム（APS）を最大12倍速く開発できるようになります。

カリフォルニア州マウンテンビュー、2024年3月18日--自動車ソフトウェアサプライヤのApplied Intuitionは本日、先進運転支援システム（ADAS）および自動運転（AD）向けの新しい自動駐車開発ソリューションを発表しました。


このソリューションにより、ADASおよびADの開発チームは、機械学習（ML）ベースまたは従来型の自動駐車システム（APS）の開発、テスト、導入を最大12倍高速化し、安全性と信頼性を向上させることができます。

APSは車両のセルフパーキングを可能にし、ドライバーの安全性と快適性を向上させますが、開発には困難が伴いました。OEMやティア1サプライヤーは、APSを開発する際に、多様な運行設計領域（ODD）、駐車場での予測不可能な車両や歩行者の動き、非線形な車両ダイナミクスなど、数多くの課題に直面しています。さらに、高精度の360度センサーと認識カバレッジの必要性から、しばしばバードアイビュー（BEV）パーセプションや占有ネットワークなどの高度なML技術が要求されます。

Applied Intuitionの自動駐車開発ソリューションは、APSのエンジニアリングにおける主要な課題に対応し、ADASおよびAD開発チームがAPSの安全性と信頼性を高めながら、市場投入までの時間を短縮することを可能にします。ソリューションには以下が含まれます：
● 事前構築したODDタクソノミー、テスト・スイート、マップにより開発チームはプログラムのニーズに合わせてシミュレーションをカスタマイズすることができます。
● 360度センシングおよび認識テストを超音波や魚眼カメラなどのAPSセンサーをモデル化したマルチセンサーSIL（Software-in-the-Loop）およびHIL（Hardware-in-the-Loop）シミュレーションを実行します。
● データマイニングとキュレーションにより、特定のモデルの弱点を狙った新しいトレーニングデータセットを迅速に収集し、データ駆動型のAI/ML開発を最適化します。
● MLベースの認識を訓練するための合成駐車場データセット。モデルのテストとデータセットのキュレーションで特定されたエッジケースとデータギャップを対象とします。
● リアルな車両ダイナミクスと挙動のシミュレーション。非構造的な駐車場における低速・高ステア角の車両挙動を正確にモデル化し、すべてのプランナーのテストとMLベースのプランナーのトレーニングを可能にします。
● クラウドオーケストレーションにより、シミュレーションテストをODD全体で大規模に実行できるようにします。

これらの機能により、ADASとADの開発チームは、安全で効率的なAPSを最大12倍速く開発し、クラウドシミュレーションのコストを最大70％削減し、ターゲットエッジケースにおけるMLベースの認識性能を最大3倍向上させることができます。

Applied IntutionのCTO兼共同創業者のPeter Ludwingは「安全で信頼性の高いAPSは、運転の快適性と利便性に大きな影響を与えます。自動駐車はスムーズな日常体験であるべきですが、それを正しく実現するのは難しく、既存のシステムの多くはディーラーロットのデモ以外ではうまく機能しません」
「Applied Intuitionは、自動車が駐車できるすべての場所で優れた機能を発揮し、ドライバーと同乗者に可能な限り最高の体験を提供する次世代APSを開発することで、OEMとティア1サプライヤーを支援します 」と説明しました。

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情報提供元：PRTIMES
本リリースの掲載元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000066076.html