自律走行車の性能は、センサーシステムの適切な設定と最適化に大きく依存している。これを効果的に行うには、従来は膨大な実世界データが必要でした。AV elevate™の発売により、rFproは開発者がシミュレーションで自動運転コンポーネントやフルシステムをチューニング、トレーニング、テストできる包括的なプラットフォームを導入しました。3回シリーズの第1回目では、rFproのテクニカル・ディレクターであるMatt Daleyにインタビューし、AV elevateがセンサ・チューニング・プロセスをどのように変革するかを理解しました。
Q：そもそも、センサーシステムのチューニングとは具体的に何を指すのでしょうか？
マット：チューニングには大きく分けて2つのタイプがあります。まず、知覚システムに供給するセンサーの種類、位置、向きを検討するシステムレベルのチューニングです。これは高度なレベルで、センサーが完全なパッケージとしてどのように機能するかを決定する基本的な作業です。次に、個々のコンポーネントのチューニングがあります。ここでは、特定の走行条件に応じて、可能な限り最高のデータを取得するために、各センサーのセットアップを最適化します。
Q: 調整可能なセンサーの種類は？
マット： AV elevateでは、カメラやレーダーからLiDARや超音波に至るまで、あらゆる主要なAV知覚センサーをチューニングして開発することができます。AV elevateのシンクロナス・アーキテクチャは、複数のセンサーからのデータが時間的に完全に一致することを保証し、複数のセンサーが調和して動作することを確認するセンサー・フュージョン・テストを可能にします。
Q：具体的には、センサーのどのような特性を調整する必要があるのでしょうか？
マット：さまざまな種類のセンサーがあり、開発者が最適化する必要のあるセンサー設定は何百もあります。カメラの場合、デジタルゲインやホワイトバランスの調整、露光タイミングの制御などが含まれます。LiDARやレーダーでは、視野、感度、レンジなどのパラメーターを調整し、処理チップにどこまで物体を探させるかを定義することができます。回転LiDARでは、1秒間に何回転させるかを調整できます。
最終的には、センサーモデルを構成するすべての様々な側面をAV elevateで最適化することができます。カメラが最も注目されがちですが、AV elevateはセンサーの種類を問わず、包括的なチューニング機能を提供します。
Q:シミュレーションでのチューニング、特にAVエレベイトを使ったチューニングが、従来の方法よりも有利なのはなぜですか？
マット： 反復のスピードは大きな変革です。シミュレーションでは、変更を加えれば、そのクローズドループがテストに及ぼす影響を即座に確認することができます。現実の世界では、適切な条件が再び発生するまで何カ月も待たなければならないかもしれませんし、物理的なプロトタイプの製作を待つのであれば、さらに長い時間がかかるかもしれません。さらに、スケーラビリティの要素もあります。現実世界のテストでは現実的でない、あるいは再現が不可能な、膨大なシナリオや条件をテストすることができます。
AV elevateの主な利点は、シミュレーションデータがかつてないほど忠実であることです。正確なモーションブラーの再現と個々のラインごとのローリングシャッター効果を提供する市場で唯一のソリューションです。つまり、露光タイミングやLEDフリッカー軽減ルーチンのようなものをチューニングする際に、真に代表的なデータを使って作業できるのです。
Q: AV elevateから価値を得るためには、独自の詳細なセンサーモデルが必要ですか？
マット： 多くの場合、そうではありません。AV elevateには一般的なセンサーモデルのライブラリが付属しており、市販のセンサーのデジタルツインを追加することができます。これらのセンサーモデルは、シミュレーションでの性能が物理的なハードウェアに近いことを保証するために、実世界のデータとの相関がとられています。これにより、新興企業やOEMは、当社の汎用センサーセットを使用するだけで、最適なセンサー位置、数量、レンズカバレッジの決定など、システムレベルの設計作業を直ちに開始することができます。
開発が進むにつれて、これらを特定のセンサーモデルに置き換えたり、特定の仕様に合わせて調整したりすることができる。これにより、チームは特定のハードウェアの決定や利用可能性を待つことなく、即座にシステム設計を開始することができる。
Q: AV elevateは、自動車メーカーがセンサー・サプライヤーの変更を管理する上でどのように役立ちますか？
マット： これはOEMにとって重要な検討事項です。サプライヤーを変更したり、新しいセンサー・セットアップにアップグレードしたりする場合、AV elevateを使えば、新しいシステムを最適化しながら、既存の知覚パイプラインと管理された方法でその性能をベンチマークし続けることができます。異なるセンサーがどのようにデータを処理するかを評価し、サプライヤーの変更がシステム全体の性能にもたらすメリットを最大化することができます。このような開発作業はすべて、物理的なプロトタイプが完成する前に行うことができる。
Q: チューニングは自律走行車開発の全体像の中でどのように位置づけられるのでしょうか？
マット： 私たちがAVエレベートで行っているのは、実証済みのエンジニアリングの原則を自律走行車という課題に適用することです。モータースポーツチームがレース前にサスペンション・システムを調整する手助けをしてきたように、私たちは今、AV開発者が配備前にセンサー・システムを最適化する手助けをしています。動作条件を理解し、忠実度の高い物理モデルを作成し、最も重要なときに最高の性能を発揮できるようにシステムを調整する、という哲学は変わりません。
このアプローチは、従来、自律走行車開発の最大の障壁の一つであった物理的なプロトタイプや実世界のデータやテストへの依存を大幅に軽減します。AV elevateによって、私たちはチューニング・プロセスをこれまで以上に効率的、徹底的、かつコスト効率の高いものにしています。
そして、これをAV elevateの最高忠実度の合成トレーニングデータを生成する能力と組み合わせ、エッジケースシナリオでの完全なシステムテストを可能にすることで、AV開発プログラム全体にわたってお客様をサポートする単一のシミュレーションプラットフォームが完成し、シミュレーションへの投資収益率を最大化することができます。
