モビリティの自動化を、社会のあたりまえに。
私たちはそんな未来を実現するために、
デジタルツインによる安全性評価シミュレーションの
革新を通じて、自動運転の社会実装をいっそう加速させる。
その先に見据えるのは、国境や企業の枠をこえた
安全性評価のグローバルスタンダード作り。
未来を実装する最後のピースを埋めるため、
たくさんの仲間と、ここ日本から、
モビリティの自動化をリードする。
デジタルツインで、
自動運転を社会実装フェーズへ
自動運転に「安全」というラストピースを
自動運転の安全とコンソの関係気になるワードをタップしてください
自動運転でのシナリオ生成とは、様々な交通状況や緩急条件を考慮して、車両がどのように行動すべきかをシミュレーションするプロセスです。これには以下の要素が含まれます。1.環境要因;天候、昼夜の変化、交通量、道路状況など2.交通参加者;他の車両、歩行者、自転車などの動きや行動パターン3.シナリオの多様性;危険事象など異なるシナリオ(事故の発生、信号の変化、緊急車両の接近など)を考慮し、それに対する適切な反応を検討。このようなシナリオ生成は、自動運転システムの安全性や信頼性を高めるために重要で、開発段階でのテスト条件となり評価に活用されます。
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レイトレース結果を現実世界の電磁波入力と見なして、現実世界のセンサチップの内部動作をできる限り忠実に模倣し、その出力を計算します。出力とは、ADC配列(ミリ波レーダ)か点群(ミリ波レーダとLiDAR)、または画像(カメラ)となります。
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各センサーが対象とする波長の電磁波(可視光、赤外光、ミリ波)の伝搬をレイトレーシング法を用いてシミュレーションします。精度の良いシミュレーションを行うためには、電磁波元(光源)や3D空間内のモデル表面の反射率などの精細な再現が必要となります。
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環境3Dモデルとは、現実世界の環境を三次元のデジタルモデルとして再現したものを指します。自動運転シミュレータでは、地図や車両、歩行者路側物、障害物などのオブジェクトを環境3Dモデルとして開発しています。
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自動運転ではセンサ仕様や、様々な走行条件、環境条件においてターゲットを正しく認識できるかの動的評価が不可欠です。認識アルゴリズム評価では、高い精度でのセンサ出力再現や認識性能の指標化に基づき認識アルゴリズムの性能を評価できるシミュレーションを開発しています。
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認識外乱、交通外乱、システム動作に応じて、イベント発生から終了までのシビアリティの動的評価が不可欠です。安全リスク評価では、危険事象の数理モデル化やリスクレベル(危険度)の指標化に基づいて、自動運転車の安全性を評価できるシミュレーションを開発しています。
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