- 非常に詳細な17.5kmのデジタルモデルは、ビークルダイナミクス、自動運転システム、パワートレイン、ヘッドライトのチューニングのための多機能テストベッドを提供する。
- デジタル・ツインはすでに大手OEMが車両開発に使用している。
- 路面の精度は1mmで、2,900以上の道路標識が個別に作成されている。
シミュレーションソフトウェアのスペシャリストであるrFpro社は、英国ウォリックシャーのハーベリー村近郊の農村道路網の非常に詳細なデジタルモデルを開発しました。このモデルは、ビークルダイナミクスや自動運転からパワートレインやヘッドライトのチューニングまで、車両開発のための多機能シミュレーションソリューションを提供します。すでに英国の大手自動車メーカーに採用されている。
デジタルツインは17.5kmに及び、230以上の建物、190の選択可能な駐車場、660の排水溝蓋、街灯、道路標識、信号機など2,000以上の沿道オブジェクトが含まれている。これにより、人間のドライバーと車両のセンサーシステムの両方にとって、非常に没入感のある体験ができる。
ハーバリーのモデルは、測量グレードのLiDARデータを使用して作成されており、路面高さ1mmの精度を確保しているため、ビークルダイナミクスのチューニングに適しています。仮想ルートには典型的なイギリスのBロードが含まれており、起伏のあるコーナーや凹凸のある路面が再現されています。また、スピードバンプ、反射道路鋲（一般にキャッツアイとして知られている）、排水溝カバー、甌穴、橋の拡張ギャップなどの特徴も含まれている。これらの要素により、エンジニアは極めて正確で再現性の高い環境で、車両の乗り心地、ステアリング・レスポンス、シャシーの挙動を評価することができます。
ビークルダイナミクスの開発に加え、このモデルは、さまざまなジャンクション、ラウンドアバウト、困難な道路レイアウトによるADASおよび自律走行車のテストをサポートします。このモデルはOpenDriveネットワークとともに提供され、このリッチな仮想環境内で交通シナリオやエッジケーステストを設定することができます。Harburyモデルは、ADASシステムの検証テストに不可欠な統合グラウンドトゥルースデータとともに構築されています。
rFproの完全に統合されたシミュレーション・ソリューションであるAV elevate™を通じて、Harburyモデルを使用して機械学習アルゴリズム用の高精度の合成トレーニング・データを生成することができます。rFproはまた、時間帯、天候、街灯などの環境条件を完全に制御することも可能です。
「機械学習アルゴリズムを様々な対象にすることは、知覚モデルのオーバーフィッティングを避けるために非常に重要です。「例えば、普通の服を着た歩行者にしか知覚モデルを適用しない場合、視認性の高いジャケットを着た作業員に出くわしたときに混乱してしまうでしょう。しかし、これは道路標識や標識のような、より細かいディテールにも当てはまります。私たちは、現実世界の不規則性やニュアンスを含める必要があります。
たとえば、道路標示の長さ、幅、間隔は規則によって決められているが、現実には、大きさや色あせにばらつきがあり、必ずしも正確な仕様を満たしていない。そのため、この模型の2,900の道路標示、合計44km以上のペイントラインは、現実世界を正確に再現するために個別に作成されている。
ハーバリーのロード・ルート・モデルは、公道ルート、プルービング・グラウンド、レース・サーキットなど、190以上のデジタル・モデルからなるrFproのライブラリに追加された最新のものだ。
「車両開発にシミュレーションを使用する最大のメリットの1つです」とWrefordは結論づける。「ロサンゼルスの繁華街、ドイツの高速アウトバーン、イギリスの起伏に富んだ田舎道、さらにはモナコの路上でさえ、自分のオフィスにいながらボタンをクリックするだけでテストを行うことができます。
