センサー群の設計と検証

センサーの要件を定義し、サプライヤーの選択肢を評価し、パッケージを最適化する。

ワークフローを見る

“Applied Intuitionと協力して高忠実度のセンサーシミュレーションをお客様に提供することで、センサー統合プロセスを大幅に簡略化し、最終的にお客様の自動運転への導入までの時間を短縮することができました。”

Mark Frichtl氏
Ouster社 CTO

お客様の課題

先進運転支援システム（ADAS）や自動運転車（AV）のセンサー群の性能は、多くの変数に依存しています。そのため、センサーハードウェアの選択、配置の最適化、要件に対するテストが困難となります。
‍

市場には何百ものセンサーやベンダーの選択肢が存在

テスト治具を作成し、実際のテストを設定するには、時間とコストがかかる

車両のシャーシ、運行設計領域（ODD）、機能への変更を行うたびに、最適な構成へ影響を与える

すべてのセンサーの故障、悪条件、エッジケースに対して決定論的にテストすることは不可能

Applied のソリューション

Appliedの物理的に正確なリアルタイムセンサーシミュレーションソリューションは、実世界のセンサーをモデル化し、何千ものコンフィギュレーションの候補をテストし、パフォーマンスを分析して、コストを最小限に抑えながらパフォーマンスを最適化するセンサー群を特定します。

Appliedの設定済みライブラリから検証済みのハードウェア固有のセンサーを選択、または新しいセンサーを柔軟にモデリング

センサーとセンサー群のカバー率、オーバーラップ、ブラインドスポットを3Dで可視化し、仮説を構築

センサー群の性能を定量的に評価・比較するための高忠実度シミュレーションを実行

最適化ツールキットでシミュレーションをスケールアップし、余分な計算を避けながら、新しい有望な候補を効率的に探索

ワークフロー

最適なセンサー群の設計と検証

01

センサー群の要件を定義

今後発売される車両の機能や認識の必要性に基づき、要件を定義します。要件をメトリクスや具体的なテストケースに結びつけます。

Basis

02

候補となるセンサーとパッケージング位置を検討

車両をモデル化し、さまざまなセンサーやセンサーパッケージで実験します。視野、重なり、死角を視覚化することで、性能を直感的に理解し、設計のトレードオフを行うことができます。

Spectral

03

シミュレーション・テストの実行

物理的に正確なセンサーシミュレーションを実行し、何千ものセンサー群を決定論的な一連のテストにより評価します。有望なセンサー群を自動的に提案するアルゴリズムにより、候補空間を効率的に探索します。

Simian

Orbis

Basis

04

結果を評価

センサーのカバー率と認識性能のメトリクスを使用して、センサー群を定量的に比較します。要件に対するシステム性能を評価します。

Basis

メリット

認識システム性能への効果

センサー群パフォーマンスの最適化

候補空間全体を考慮し、エッジケースの欠陥を明らかにし、最適なセンサー群の選択肢を確実に見つけることができます。

市場投入までの時間を短縮する

物理的なサンプルを入手する前に、次期センサーを評価できます。シミュレーションで性能を検証し、実世界のテストに費やす時間を90％削減できます。

コスト削減

各種物理センサーの入手や実機テストの実施にかかるコストを回避できます。

その他のリソース

ツールキットの使用例を見る

リアルタイムセンサーシミュレーターのデモをご覧いただき、お客様のチームが最適なセンサー群をさらに改善するのにお役立てください。

デモを依頼する

センサー群の設計と検証

最適なセンサー群の設計と検証

ツールキットの使用例を見る

ソリューション

会社概要