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市場調査レポート

自動車用シミュレーション:自動制御システムのトレーニング/検証

Simulation in Automotive: Training and Validating Autonomous Control Systems

発行 ABI Research 商品コード 695309
出版日 ページ情報 英文 24 Pages, 1 Table, 2 Charts, 7 Figures
納期: 即日から翌営業日
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自動車用シミュレーション:自動制御システムのトレーニング/検証 Simulation in Automotive: Training and Validating Autonomous Control Systems
出版日: 2018年09月10日 ページ情報: 英文 24 Pages, 1 Table, 2 Charts, 7 Figures
概要

世界中の自動車メーカーが、自動運転車向けのシステム開発や検証実験などを精力的に実施しています。しかし、自動運転の実用化に際しては、膨大な数の運転経験や事故事例を積み重ねる必要がありますが、実際にそれだけの事例を集めるのには時間も手間もかかります。そこで、人工的に生成された環境下でシミュレーションを実施し、各種ソリューションの性能や安全性を検証する試みが進められています。

当レポートでは、自動車向けシミュレーション技術の開発動向と市場情勢について分析し、自動車業界におけるシミュレーションとディープラーニング (深層学習) との関係性や、シミュレーション技術の主な利点と利用事例、自動車メーカーがシミュレーション技術/パートナーを選択する際に重視すべき中核技術/コアコンピテンシーの内容、といった情報を取りまとめてお届けいたします。

第1章 エグゼクティブ・サマリー

第2章 イントロダクション/主な用語

第3章 自動車用シミュレーション技術の主な活用分野

  • 自己認証・システムバリデーション
  • 左折・右折時の事故事例の検証
  • 破損時の検証
  • 公的機関による検証・認証の種類
  • センサーの評価と企業間の比較分析

第4章 シミュレーションの中核技術とコアコンピタンシー

  • 環境モデリング
  • AIエージェント
  • シナリオ生成
  • センサーエミュレーション
  • 自動車制御システム:HIL/SIL (Harware/Software in the Loop) 検査
  • 環境モデリングへのフィードバック
  • 三次元可視化

第5章 エコシステム

  • Waymo Carcraft
  • NVIDIA Constellation
  • Cognata
  • Siemens Simcenter
  • Metamoto

分析対象企業

  • NVIDIA
  • Mobileye
  • Google
  • International Technologies
目次
Product Code: AN-5002

Waymo, Uber, Ford and, BMW are among the multiple players who have committed to bring SAE level 4 or level 5 vehicles to market within the early years of the next decade. Almost all OEMs have positioned connected, automated vehicles as the cornerstone of their future strategy, hailing the advantages they will bring in terms of safety and efficiency.

However, with the self-imposed deadlines for implementation fast-approaching, OEMs are still struggling to validate their autonomous vehicles and have confidence that they will be significantly safer than manually-controlled vehicles. Far from being a question of better sensors or greater processing power, the biggest barrier to deployment is now experience - ramping up the volume and variety of the situations which autonomous systems have navigated. With OEMs needing billions of miles of experience to have confidence that their autonomous systems are significantly safer than their manually-driven equivalents, the status quo of small fleets of autonomous prototypes is clearly unsustainable.

Therefore, a number of autonomous system developers are embracing simulation as a means to artificially generate the volume and variety of autonomously driven miles needed to validate their solutions. While Waymo has already effectively leveraged simulation effectively through their in-house Carcraft initiative, a number of start-ups and new product launches are helping OEMs to close the gap.

This report analyses the relationship between simulation and deep learning approaches in the automotive industry, the key advantages and use-cases, and sets out the core technologies and competencies that OEMs should look for when choosing their simulation partners.

Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY

  • 1.1. Billions of Miles of Experience
  • 1.2. Sensor Entrenchment
  • 1.3. Traceability and Type Approval

2. INTRODUCTION AND KEY TERMS

3. KEY APPLICATIONS FOR SIMULATION IN AUTOMOTIVE

  • 3.1. Self Certification and System Validation
  • 3.2. Testing Corner Cases
  • 3.3. Testing To Destruction
  • 3.4. Public Agency Type Approval and Testing
  • 3.5. Sensor Evaluation and Competitive Benchmarking

4. CORE TECHNOLOGIES AND COMPETENCIES FOR SIMULATION

  • 4.1. Environment Modeling
  • 4.2. AI Agents
  • 4.3. Scenario Creation
  • 4.4. Sensor Emulation
  • 4.5. Autonomous Control System: HIL and SIL Testing
  • 4.6. Feedback into Environment Modeling
  • 4.7. 3D Visualization

5. ECOSYSTEM

  • 5.1. Waymo Carcraft
  • 5.2. NVIDIA Constellation
  • 5.3. Cognata
  • 5.4. Siemens Simcenter
  • 5.5. Metamoto

Companies Mentioned:

  • NVIDIA
  • Mobileye
  • Google
  • International Technologies
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