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。

Applied Intuition, Inc.のプレスリリース

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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