NHTSA（米国運輸省道路交通安全局）によると、2019年度の自動車事故での死亡者数は36,000人以上で、この94%が人為的なヒューマンエラーであると報告されています。
※NHTSA Releases 2020 Traffic Crash Data
このような自動車死亡事故の主原因であるヒューマンエラーを防止するテクノロジーとして、現在ADAS（Advanced driver-assistance systems：先進運転支援システム）が注目されています。
ADASは、車両を運転する際に必要となる「認知」「運転」「操作」という動作をアシストすることで、運転時に起こる可能性のあるヒューマンエラーを除去するために設計されたシステムであり、事故確率を減少させるメリットがあります。
一例として、ADAS機能（アプリケーション）にはレベル別に以下のようなものがあります。
- 自動駐車
- 車線逸脱警告システム
- アダプティブ・クルーズ・コントロール
- 車線変更支援
自動運転技術の進歩に伴い、今後もさまざまな機能が開発されていくことが期待されています。
一方で、ADASシステム開発にあたっては、セーフティクリティカルを実現するうえで、複数の課題が挙げられます。
- センシング技術
ADASシステムには、ドライバーの持つ目や耳の感覚を置き換え、増強するためのセンサーが必要となります。ソナー、レーダー、LiDAR、GPS/GNSSセンサー、ビデオカメラといった複数のセンサーからのデータは膨大で、それらを素早く処理し、外界の認識精度を上げるためのアルゴリズム構築が必須になっています。
- ADASアプリケーション機能・制御アルゴリズムの品質確認
ADASにはさまざまな機能を提供するアプリケーションが開発され続けており、それらはすべてセーフティクリティカルなアプリケーションです。したがって、法規や標準規格で要求される品質確認の実行が求められます。
- 安全上重要なシナリオにおけるテストカバレッジ
ADASに組み込まれている複雑なシステムは理論上だけではなく、実際の道路で現実的な条件のもとでもテストされる必要があります。すべての条件をカバーできるテストを行うために、新しいテスト方法の開発が行われています。
- テスト結果の管理と解析
複数のセンサーから取得された走行データの管理や解析に関しても、効率的な活用が行える環境が必要です。新規に計測された走行データに対して、解析に必要なシーンデータを抽出することが求められています。
以上のようなADASシステム開発全体における課題に対し、TCSは以下のようなソリューションを提供することが出来ます。
- 要求仕様策定・システムエンジニアリング
- センシング・制御アルゴリズム開発
- マルチセンサーフュージョン、V2Xを用いた先進エンジニアリング
- データ収集・収集データの管理、処理
- AIを用いたデータ解析、アノテーション、グラウンド・トゥルーシング
- 仮想検証および、物理的検証：MIL(-Model in Loop)テスト、SIL(Software
- in Loop)テスト、HIL(Hardware inLoop)テスト、DIL(Driver In loop)テスト、実車テスト
また、TCSの開発したADASソリューションを活用することにより、お客さまは以下のベネフィットを享受することができます。
- 開発期間の短縮
開発スピードを上げるフレームワークやアクセラレーターによって、品質向上、タスク完了までの時間を大きく短縮します。
TCS ADAS開発におけるフレームワーク＆アクセラレーター
・データの収集 → システムへの入力 → データ維持管理 → シミュレーションまでのフレームワーク
・AIベースでのデータ解析フレームワーク
・AI支援にAI支援による複数のセンサーデータのアノテーション
・シーン管理＆セマンティックセグメンテーション
・現実環境を仮想的に再現
- 革新的ソリューション
先進的なAI処理を行うベンダーや半導体メーカー様、プラットフォームコンソーシアムとの緊密な連携を通じて、戦略的にインパクトのあるイノベーションをご提供
- 自動運転の専門知識
自動運転に関する深い専門知識で、お客さまごとに高いカスタム性・拡張性を持つソリューションをご提供
- 開発ライフサイクル全体をカバーしたサービスを展開
ライフサイクルの開始から終了までの各ステージにおいてご支援が可能
TCSは自動車分野の専門知識と豊富なADAS開発の実績を持ち、Society5.0で想定されているスマート社会へも貢献しています。
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