rFpro、ロサンゼルスの高精度36kmデジタル・ツインを開発
路面は、測量グレードのLiDARスキャンを使用して作成され、1mm以内の精度です。
現実世界のエッジケースや危険な事象をシミュレーションで再現し、テストすることが可能
rFproは、自律走行車（AV）と自動運転技術の開発を支援するため、カリフォルニア州ロサンゼルスの広大な道路網の高精度デジタルモデルを開発した。この仮想環境を利用することで、エンジニアは公道に出る前にシミュレーションでAVの広範な代表試験を行うことができる。
ロサンゼルスのモデルには36kmの広大なループがあり、rFproがこれまでに開発した公道モデルとしては最大規模となっている。両方向に走行可能で、エンジニアに包括的なテストを実施するための広範な実環境を提供します。ロサンゼルスの複雑な道路レイアウトを捉えたこのモデルには、高速道路、分割二車線、一車線区間など、多様な構成が含まれています。
「LAは、自律走行車技術の開発とトライアルにおいて、世界でも有数の都市です」と、rFproテクニカル・ディレクターのマット・デイリーは言う。「我々のモデルは、公道でシミュレーション結果を相関させる前に、安全で再現可能な環境で知覚システムを徹底的に訓練しテストする能力をOEMに提供します。
「私たちの技術の主な利点の1つは、実世界の出来事や状況を高精度のシミュレーションで再現できることです。これにより、特定のシナリオで何が起こったかをよりよく理解することができ、新しい知覚システムや制御アルゴリズムを車両に搭載する前に、同じ状況で徹底的にテストすることができます。"
このデジタルモデルは、サーベイグレードのLiDARスキャンデータを使って車両力学グレードの路面を作成したもので、36kmのルート全体で1mm以内の高さまで正確に再現されている。
デジタルツインには、12,400の建物、40,000の植生、街灯、信号機、道路標識、道路標示、壁、フェンスなど13,600以上のストリートファニチャーが含まれている。これらのオブジェクトはすべて、適切な材料特性で物理的にモデル化されており、これはセンサー・システムのテストに不可欠である。
また、道路脇の駐車場、車道を隔てる島、住宅地の縁石、踏切、橋、トンネル、複雑さの異なる多数の交差点など、自動運転技術にとって難題となる要素も含まれている。
その広大なカバレッジ、多様な道路構成、ビークルダイナミクスグレードの路面モデルは、ビークルダイナミクス、ADAS、ヒューマンファクター、ヘッドライト開発などのテストなど、幅広いユースケースに対応している。
rFproのロサンゼルス・デジタル・モデルは、rFproの広範なバーチャル・モデル・ライブラリーに追加された最新かつ最大のモデルです。これには、180ヶ所以上の公道ルート、試験場、レース・サーキットが含まれます。
