ハイライト

レーダー・シーン・エミュレーターでレーダーベース自動運転機能をテスト

自動運転を次のレベルに進めるためには、車載センサから検知されたレーダー反射を解釈するように訓練された信頼性の高いアルゴリズムが必要です。 キーサイトの業界初の技術は、何百ものミニチュアレーダー・ターゲット・シミュレータを組み合わせて、最大512ピクセルの解像度のオブジェクトを、1.5 メートルの至近距離でエミュレーションを可能にするスケーラブルなスクリーンにしています。 この画期的なレーダー・シーン・エミュレーション・ソリューションにより、制限のある視野角(FOV)で4メール未満の距離でオブジェクトをシミュレートできない従来のレーダー・センサー・テスト・ソリューションを解決します。

「トータル・シーン・ジェネレーション」を使用することにより、レーダー・シーン・エミュレーション・ソリューションで実際のセンサーに時間的に同期した入力を適用することで、自動運転システムとアルゴリズムを演習します。 オープンアーキテクチャーなので、既存のハードウェア・イン・ザ・ループ(HIL)システムや3Dモデラーによってループを閉じることもできます。 これらの機能はきっと、ソフトウェアシミュレーションと路上試験とのギャップを埋めるソリューションになることでしょう。 そのため、実際のレーダーセンサーの反応をテストしないソフトウェアシミュレーションの限界の問題を解決すると同時に、テストトラックではできない、レーダーシーンの再現性があるテストを実現します。

レーダー・シーン・エミュレーターは、隣接した視野角で、さまざまな速度、距離、ターゲット数など、実環境の運転シナリオをエミュレートすることを可能にします。 複雑な実環境の運転シナリオに対して信頼性のあるテストをしたレーダーセンサとバックエンドソフトウェアを使用すれば、ADASと次世代自動車の自律化のビジョンをより早く、少ないリスクで実現できます。

ラボのフル・レーダー・シーン・エミュレーション

  • 最大512ピクセルの解像度を持つレーダーセンサーとシステムの徹底演習 水平軸±70度、垂直軸±15度
  • FOV 1.5 m~300 mの範囲、0~400 km/hの速度で静的および動的ターゲットを生成することにより、短距離、中距離、長距離のミリ波レーダーをサポート
 
  • 機械的に固定されたRFフロントエンドで、マルチターゲット、マルチアングルのシナリオに対応し、再現性がある到着角(AOA)確度を提供
  • 複雑で、RF密度の高い都市部のシーンを実際的な干渉テストでエミュレート
  • 3Dポイントクラウドと多重反射を使用することで、オブジェクトの検出と区別が向上

受賞したキーサイトのレーダー・シーン・エミュレータ®

未定
  • AutoSens Awards 2022 – Silver Winner: Best Validation/Simulation Tool
  • The Electronics Industry Awards 2022: Automotive Product of the Year – 高評価
AutoSens Awards 2022 Silver Winner & The Electronics Industry Awards 2022
帯域幅
5 GHz
周波数レンジ
76-81 GHz
Horizontal FOV
±70 degrees
Maximum Target Distance
300 meters
Minimum Target Distance
1.5 meters
Speed Range
±400 km/h
帯域幅
周波数レンジ
Horizontal FOV
Maximum Target Distance
Minimum Target Distance
Speed Range
5 GHz
76-81 GHz
±70 degrees
300 meters
1.5 meters
±400 km/h
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帯域幅:
5 GHz
周波数レンジ:
76-81 GHz
Horizontal FOV:
±70 degrees
Maximum Target Distance:
300 meters
Minimum Target Distance:
1.5 meters
Speed Range:
±400 km/h
Targets Simulated:
n/a
Test Types:
Radar Target Simulation
タイプ:
Radar Scene Emulator
Vertical FOV:
±15 degrees

レーダー・シーン・エミュレーターでナレッジを増やす

ホワイトペーパー 2022.05.31

エミュレーション機能でADAS/AVテストは進化する

エミュレーション機能でADAS/AVテストは進化する

安全で信頼性のある自動運転(AD)システムの構築は、複雑な作業です。自動運転車(AV)には何百ものセンサーが搭載されており、そのすべてが車内や他のスマートビークルと相互に連携する必要があるのです。自律走行機能を実現するソフトウェアアルゴリズムは、最終的にこれらのセンサーから収集したすべての情報を合成し、車両が適切に反応することを保証する必要があります。これらのアルゴリズムは、さまざまな運転シナリオを網羅する何百万もの複雑なシーンに対してテストを行う必要があります。自動運転を次のレベルに進めるにあたって、多くのイノベーションや進歩を成し遂げることが重要です。レーダー、LiDAR、カメラなどセンサーテクノロジーへの継続的な投資により、周辺環境スキャンの質が向上します。どのタイプのセンサーにもそれぞれ長所と短所があるため、互いに補完し合うことで、対象物を検知する正確性を高めています。今やソフトウェアは、自動運転や電動化などの車両開発のトレンドや話題をけん引しています。これは、車両開発の焦点がハードウェアからソフトウェアにシフトしていることを表しています。ADASレベル3以上の車両は、増え続けるシナリオと周囲環境に対するテストや検証が必要です。テストの数だけでなく、テストの複雑さも増しています。技術の進歩と開発トレンドの変化に伴い、R&DエンジニアはADASおよびAVシステムのテスト戦術を再構築する必要があります。このホワイトペーパーでは、自信を持って新しい先進運転支援システム(ADAS)とAVの機能を承認するために必要な洞察と重要なステップを提供します。このホワイトペーパーをダウンロードし、以下の方法をご確認ください。ソフトウェアアプリケーションの開発サイクル全体にDevOps(開発と運用)モデルを適用する、ラボでテストシナリオをエミュレートして再現する、自動車OEMがラボテスト用のシーンをエミュレートする方法の技術的概念を理解する、レーダーセンサーを備えた自動運転システムをより速く、非常に複雑で複数のターゲットシーンでテストする、など。

2022.05.31

ホワイトペーパー 2021.12.03

自信を持って完全自動運転を進めるために

自信を持って完全自動運転を進めるために

完全自動運転車(AV)の実現が間近に迫っています。交通システムの全体的な効率を向上させるとともに、ドライバーと乗客の安全が自動運転車の最も魅力的な利点である。次のレベルの車両自律性を実現するために、自動車業界は技術的、社会的、法的、規制的な懸念に直面しています。これらの問題の多くはコントロールが困難ですが、技術の制限は、自動車コミュニティとOEMが前進を支援できる分野の一つです。レーダー、ライダー、カメラなどのセンサーを小型化、堅牢化、低コスト化し、さらにセンサーの検出・認識ソフトウェアを改善することで、これらの問題を解決することができます。しかし、これらのアルゴリズムの学習を向上させるためには、2つの障害が立ちはだかります。道路とソフトウェアのシミュレーション・テストのギャップを埋めること。ADAS/AVアルゴリズムを実環境でトレーニングすること。このホワイトペーパーでは、自律走行車のテストと検証におけるギャップ、課題に対処するための主要な技術の進歩、およびキーサイトのレーダ・シーン・エミュレータを使用してADAS機能の信頼性を高める方法について概説します。

2021.12.03

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