RideFlux社のオペレーションを拡大し、ODDカバレッジを5倍に拡大

RideFlux社は、安全で効率的な交通手段を日常生活に取り入れるために自動運転技術を開発しています。同社は、自律走行システムのためのエンドツーエンドのソフトウェアソリューションを提供しており、現在、韓国・済州島の3つの商業用ロボットタクシーサービスに導入されています。そのうちのひとつは、済州国際空港と中文観光団地を結ぶ片道38kmの韓国最長の商業用自動運転ロボットタクシーです。また、西帰浦イノベーションシティでは、韓国初の自律走行型モビリティサービスを展開しています。RideFlux社は、その自動運転技術により、個人で車を所有する必要性を減らし、韓国の交通渋滞を緩和することを目的としています。

韓国・済州島

本社

2018

設立

従業員数（2022年）

"レベル4の自動運転サービス技術では、高い複雑性と高い不確実性を持つ道路を走行する必要があります。そのため、信頼性の高い自律走行技術を迅速に確保するためには Applied Intuition のような信頼できるパートナーが必要です。"

Junghee Park 氏
共同創設者兼CEO

目標

RideFlux社は、自動運転技術開発の規模を拡大し、運用設計領域（ODD）を拡大し、ロボットタクシーサービスの安定性と信頼性をセーフティドライバーが不要なレベル（レベル4の自律性）まで向上させることを目指しています。Applied Intuitionのソフトウェアを使用する前、RideFlux社はログデータ管理とシミュレーションのツールを自社開発していました。しかし、RideFlux社が次のことを望んだとき、これは困難な課題となりました。

ログデータを効率的に管理: RideFlux社のフリートは 1 台のテスト車両から始まりましたが、チームはすぐに複数のロボット軸を同時に操作し、ログを収集し、問題を解決する必要がありました。RideFlux社は社内のツールに限界を感じ、拡大するフリートに対応し、ワークフローを自動化できるサードパーティツールを探し始めました。

スケール感のあるシナリオ作成: RideFlux社は、ロボットタクシーの増加に伴い、ODD を拡大することを決定しました。まもなく、チーム内のシミュレーションツールでは、ODDをカバーするために必要な大量の、多様で複雑なシナリオを作成することができなくなりました。さらに、シナリオの作成プロセスが手作業で時間がかかるため、効率的に拡張することができませんでした。

RideFlux社の自動運転ロボットタクシーの内部。

"Applied Intuition は高品質のソフトウェア製品を提供し、我々のリクエストに迅速に対応してくれます。"

Junghee Park 氏
共同創設者兼CEO

アプローチ

RideFlux社は、サードパーティのデータ管理およびシミュレーションツールを活用しながら、主に自動運転ソフトウェアの開発に注力することで、開発サイクルを加速し、目標を達成することを決定しました。チームがApplied Intuitionを選んだのは、Applied Intuitionのツールが車両テストとシミュレーションテストのワークフローを効率化し、Robot Operating System（ROS）やOpenDriveなどの標準マップとの相互運用が可能だからです。

RideFlux社はApplied IntuitionのデータマネジメントとシミュレーションのプラットフォームであるStrada、Simian、Logstreamを利用しています。

Stradaを使用して交差点からドライブデータを表示。

ログデータの管理: RideFlux社はStradaを使用して、増え続けるロボットタクシーのドライブログを効率的に管理しています。また、Stradaを使用することで、ドライブログのコレクション全体をフィルタリングし、特定のイベントを検索することができるようになりました。

問題の根本的な解決: StradaのUIは、ログデータを理解し、問題の原因を特定し、大きな生データファイルを開く必要なく問題を解決することを容易にします。

実データに基づく再シミュレーションテストの実行: Logstream により、RideFlux社はドライブデータからテストケースを作成することができます。再シミュレーションを使用することで、エンジニアリングチームはループ内の自律性スタックを使用して路上イベントをデバッグし、過去のドライブでスタックの異なるバージョンをテストし、車両に展開される前に回帰をキャッチすることができます。

合成シミュレーション用シナリオの作成: Simian の使いやすいユーザーインターフェース（UI）により、RideFlux社は社内のシミュレーターよりも迅速にシナリオを作成することができます。また、インテリジェントなアクターの動作を指定し、1つの基本シナリオから複数のシナリオバリエーションを自動生成することで、走行データや再シミュレーションでは把握できなかったシナリオのODDカバレッジを構築することができます。

テストを自動化する: Simian を通して、RideFlux社はテスト基準を簡単に定義、カスタマイズし、テストの合否を素早く判断するための自動チェックを設定することができます。

ソフトウェアのアップデートを検証する: 新しいソフトウェアのアップデートごとに、RideFlux社は変更を追跡し、既存のシナリオの回帰を検出し、テスト結果を以前のソフトウェアバージョンのパフォーマンスと比較します。

効果

ログデータ管理の効率化

RideFlux社はApplied Intuitionのソフトウェアを使い、増え続けるロボットタクシーの問題を効率的に収集、管理、解決しています。これらのワークフローに割く人員は、自社でツールを構築・保守していた頃より少なくて済みます。

開発サイクルの短縮化

Applied Intuitionのソフトウェアにより、RideFlux社の開発者はシミュレーションと車両テストを迅速に評価し、結果をチームメンバーと容易に共有し、再シミュレーションを活用して修正を検証することが可能になります。このワークフローの改善により、RideFlux社はより多くの問題を特定・解決し、問題解決のタイムラインを短縮し、開発サイクルをスピードアップすることができました。

ODDカバー率の向上

SimianとLogstreamを使用して以来、RideFlux社はシナリオライブラリを3倍以上、カバレッジを5倍以上拡大し、ODDを拡張しました。

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