センサーのシミュレーション

カメラ、レーダー、LIDAR、超音波センサー用の仮想センサーを使用したADAS向け環境認識

周囲環境の検知は、運転支援および自動運転（ADAS/AD）の基盤となります。運転機能の開発およびテストにおいて、車両および環境シミュレーションソフトウェア「DYNA4」は、カメラ、レーダー、LIDAR、超音波センサーの実証済みのモデルを提供します。

さまざまな抽象化レベル

仮想試乗ソフトウェア「DYNA4」は、さまざまな抽象化レベルのシミュレートされたセンサー入力を提供します。ユースケースやテスト対象システムの制約に応じて、これらのレベルを切り替えることができます：

物理ベースの生データを扱うセンサー　仮想的に生成されたカメラ画像やLIDAR点群を用いて、知覚アルゴリズムをテストします
検出レベルのセンサー　レーダー、カメラ、LIDARなどの複数のセンサーからの検出結果を用いた、低レベルのセンサーフュージョンアルゴリズムのテスト
センサー出力
に基づくオブジェクトリスト：レーダーやカメラなど、複数のセンサーからのオブジェクトリストを用いて、高レベルのセンサーフュージョンアルゴリズムをテストします
融合されたオブジェクト
リスト　融合されたオブジェクトリストを入力として、ADAS/AD機能のテストを行います

仮想センサーのメリット

車両全体の評価　記録されたデータを用いたセットアップとは対照的に、一貫したフィードバックを伴う知覚およびコントロール機能のテストのための閉ループシミュレーション
開発初期段階
における柔軟性：実際のセンサーセットアップがまだ完全に定義されていない場合でも、仮想センサーを使用することで様々なパラメータを変更できます
リスクのないテスト
現実では監視が困難であったり、安全上のリスクを伴うような困難なシナリオを、仮想世界で容易に作成できます

最適な入力の選択　テスト対象システムへの入力に合わせて、生センサーデータから完全に理想化されたオブジェクトリストまで、適切な抽象化レベルを選択できます
効率の向上と手作業
の削減　グランドトゥルース情報が完全に利用可能であるため、手動によるラベリングが不要になります

代表的なユースケース

Testing BASELABS Dynamic Grid with Virtual Test Drives in DYNA4

開発の初期フェーズでセンサーの構成
を決定する
機能テスト
：例えば、NCAP衝突シナリオに基づくオブジェクトリストを自動緊急ブレーキアルゴリズムに入力し、知覚の影響を意図的に無視してテストを行う
堅牢性テスト
：例えば、レンズの汚れによりカメラフレームの品質が低下した状態でも、自動駐車機能が正常に動作するかをテストします
性能テスト
：例えば、HIL環境において、合成されたカメラ画像やレーダー検知データを用いて、自動運転機能の機能性やタイミングに関する性能を評価する
現実では監視が困難または危険なシナリオ、物体、環境効果を用いて、AIベースの知覚アルゴリズムの学習およびテストのためのデータセットを充実
させる