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市場調査レポート

ADASおよびADシステム向けセンサーデータ融合戦略:北米 (NA) ・EU市場の予測:~2025年

NA and EU Sensor Data Fusion Strategies for ADAS and AD Systems, Forecast to 2025

発行 Frost & Sullivan 商品コード 920287
出版日 ページ情報 英文 66 Pages
納期: 即日から翌営業日
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ADASおよびADシステム向けセンサーデータ融合戦略:北米 (NA) ・EU市場の予測:~2025年 NA and EU Sensor Data Fusion Strategies for ADAS and AD Systems, Forecast to 2025
出版日: 2019年12月17日 ページ情報: 英文 66 Pages
概要

自動化の進行および運転支援システムの採用の増加により、自動車の周辺環境を完全かつ正確に検知・認識する必要性が生じています。先進的なセンサーデータの融合により、OEMおよびティアIサプライヤーは、自動車の周辺環境に高い冗長性と信頼性を提供すると同時に、低コストで複数のADASアプリケーションを提供する機会を得ています。現在の自動車におけるコネクテッド、自動運転、カーシェアリングおよびサービス (CASE) の進化により、OEMは製品開発を一から設計し直す必要がありました。OEMは新しい車両プラットフォームを開発するか、既存のプラットフォームの設計を変更することで、内部配線と通信プロトコルを変更し、電動パワートレイン、接続機能、および既存および自動運転アプリケーションに対応しています。

当レポートでは、北米 (NA) およびEU地域におけるADAS・ADシステム向けのセンサーデータ融合戦略にフォーカスし、今後の予測を提供しており、主要なセンサーデータ融合戦略とそのE/E (電気/電子) アーキテクチャー設計要素への影響、およびL3以上の自律レベルを達成するためのADソフトウェアの調達、市場シナリオに影響を及ぼす主な動向、ならびに利用例などについて分析しています。

エグゼクティブサマリー

調査範囲・目的

センサースイートの進化

  • 技術の進化:レーダーモジュール
  • 技術の進化:LiDARモジュール
  • 自動化レベルに伴うセンサー要件の増加
  • 各センサーのパフォーマンス能力
  • ADにおけるセンサー融合のニーズ

センサーデータ融合戦略

  • 戦略1:分散型アーキテクチャー
  • 戦略2:集中型アーキテクチャー
  • 戦略3:ハイブリッドアーキテクチャー
  • センサーデータ融合パフォーマンス能力
  • センサーデータ融合の役割:SAE自動化レベル別

センサーデータ融合市場の動向と分析

  • ADASセンサーデータ融合の市場浸透
  • 車両セグメントに基づいた最適なセンサーデータ融合戦略

業界全体のベストプラクティス:センサー融合サプライヤーのアプローチ

  • 利用例:AEyeおよびCartica
  • 利用例:Continental社によるLiDARとカメラの融合
  • 利用例:ValeoおよびMobileye

業界全体のベストプラクティス:センサー融合OEMアプローチ

  • Tesla Autopilot
  • Audi AI

主要な車両技術に対するセンサーデータ融合の影響

  • 車両技術に対するセンサーデータ融合戦略の影響
  • 自動運転向けの自動車E/E (電気/電子) アーキテクチャーのトポロジー

E/Eアーキテクチャーの進化

  • 既存のE/Eアーキテクチャの課題
  • E/Eアーキテクチャーの進化
  • 自動車E/Eアーキテクチャー戦略

業界全体のベストプラクティス:E/EアーキテクチャーOEMアプローチ

  • GMのデジタルビークルプラットフォーム
  • Volkswagen:デジタル転換

業界全体のベストプラクティス:E/Eアーキテクチャーサプライヤーのアプローチ

  • Aptiv:Smart Vehicle Architecture(SVA)

ADソーシングソフトウェア戦略

  • ADを実現する主要な車載ソフトウェア
  • ADAS / ADソーシングソフトウェアのビジネスモデル
  • ADソフトウェアプラットフォーム
  • バリューチェーン:ADソフトウェアおよびテクノロジー

成長の機会およびC2A (推奨行動)

  • 成長機会:OEM / TSPからの投資・提携
  • 成功と成長のための戦略的インペラティブ

主な結論

付録

目次
Product Code: MEE3-18

Strategies Influencing Key Design Elements of E/E Architecture and Sourcing AD Software to Achieve L3 and Above Autonomy

The evolution in autonomy and increase in the adoption of driver assistance systems have generated a need to sense and perceive the surrounding environment of a vehicle entirely and accurately. The fusion of forward-looking sensor data has given OEMs and Tier-I suppliers opportunities to offer multiple ADAS applications at low costs, while providing high redundancy and reliability in perceiving vehicle surroundings.

The use of multiple sensors and sensor data fusion and an increase in the number of ADAS applications have elevated the amount of in-vehicle data exchange to a few gigabytes, which is expected to rise further, as the level of vehicle autonomy goes up. This will generate the need to increase the speed of data transfers within the vehicle communication network and the use of high-powered control and processing units, which will, in turn, increase the complexity of the vehicle E/E architecture.

The evolution of Connected Autonomous Shared and Electric (CASE) in today's vehicles has urged OEMs to redesign product development ground up. OEMs are developing new vehicle platforms or changing the design of the existing ones, thereby altering the internal wiring and communication protocols to accommodate electric powertrains, connectivity features, and autonomous applications, including the embedded and decision-making software in existing and future vehicles.

The study focuses on the sensor data fusion strategies for ADAS and AD systems in the NA and EU regions, with forecasts running up until 2025. Frost & Sullivan has highlighted the key strategies of sensor data fusion and its influence on the key design elements of E/E architecture and sourcing AD software to achieve L3 and above autonomy. The study discusses the major trends observed in the market and explains the impact scenarios, along with use cases.

Key Issues Addressed:

  • What is the need for sensor data fusion?
  • What are the different types of sensor data fusion strategies in the market?
  • What is the optimum sensor data fusion strategy for various vehicle segments?
  • What are the key OEM strategies influenced by sensor data fusion to accelerate the development of autonomous driving?
  • What does the autonomous vehicle value chain look like?
  • How are the key sensors in autonomous vehicles evolving and what are their capabilities?
  • How are the sensor requirements changing with the level of autonomy?
  • How is the vehicle E/E architecture evolving and what are the key topologies?
  • What are the business models adopted by the autonomous software developers?

Table of Contents

Executive Summary

  • Key Questions this Study will Answer
  • Sensor Data Fusion Strategies
  • Influence of Sensor Data Fusion Strategies on Vehicle Technologies
  • Vehicle E/E Architecture Strategies
  • AD Sourcing Software Strategies
  • Highlights

Research Scope, Aims, and Objective

  • Research Scope
  • Research Aims and Objectives

Sensor Suite Evolution

  • Technology Evolution-Radar Module
  • Technology Evolution-LiDAR Module
  • Technology Evolution-Forward Camera Module
  • Rise in Sensor Requirements with Levels of Autonomy
  • Individual Sensor Performance Capabilities
  • Need for Sensor Fusion in AD

Sensor Data Fusion Strategies

  • Strategy 1-Distributed Architecture
  • Strategy 2-Centralized Architecture
  • Strategy 3-Hybrid Architecture
  • Sensor Data Fusion Performance Capabilities
  • Role of Sensor Data Fusion by SAE Level of Automation

Sensor Data Fusion Market Trends and Analysis-2019

  • ADAS Sensor Data Fusion Market Penetration
  • Optimum Sensor Data Fusion Strategy Based on Vehicle Segment

Industry-wide Best Practices-Sensor Fusion Suppliers Approach

  • Use Case-AEye and Cartica
  • Use Case-Continental LiDAR Camera Fusion
  • Use Case-Valeo and Mobileye

Industry-wide Best Practices-Sensor Fusion OEM Approach

  • Tesla Autopilot
  • Audi AI

Influence of Sensor Data Fusion on Key Vehicle Technologies

  • Influence of Sensor Data Fusion Strategies on Vehicle Technologies
  • Vehicle E/E Architecture Topologies for Automated Driving

E/E Architecture Evolution

  • Challenges with Existing E/E Architecture
  • Evolution of E/E Architecture
  • Vehicle E/E Architecture Strategies

Industry-wide Best Practices-E/E Architecture OEM Approach

  • GM Digital Vehicle Platform
  • Volkswagen-The Digital Transformation

Industry-wide Best Practices-E/E Architecture Supplier Approach

  • Aptiv-Smart Vehicle Architecture (SVA™)

AD Sourcing Software Strategies

  • Key In-vehicle Software Enabling AD
  • ADAS/AD Sourcing Software Business Models
  • AD Software Platforms
  • Value Chain-AD Software and Technology

Growth Opportunities and Companies to Action

  • Growth Opportunity-Investments and Partnerships From OEMs/TSPs
  • Strategic Imperatives for Success and Growth

Key Conclusions

  • Key Conclusions
  • Legal Disclaimer

Appendix

  • Abbreviations and Acronyms
  • List of Exhibits
  • List of Exhibits (continued)
  • List of Exhibits (continued)
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