AVエレベートによる自律システムのテスト
rFproのAV elevate™プラットフォームに関する3回にわたるブログシリーズの最終回では、自律走行車開発の最後の重要な段階であるテストに注目します。AV elevateのプロダクトマネージャであるJosh Wrefordに、シミュレーションによってADASおよび自動運転システムの検証をいかにスケーラブルかつ安全でコスト効率よく行うことができるかを聞きました。
Q：自律走行車の文脈における「テスト」とは何を意味し、チューニングやトレーニングとどう違うのでしょうか？
ジョシュ：テストは、すべてが一堂に会する場だ。チューニングとは、最適なデータを取得するためにセンサーを設定することであり、トレーニングとは、そのデータを理解するために知覚システムを教えることです。テストは、知覚、意思決定、コントロールといった完全なシステムが、多種多様なシナリオの中で意図した通りに機能するかどうかを評価する段階です。
また、このプロセスの中で最も幅広く、最も複雑な部分でもある。個々のコンポーネントを単独でテストすることもできるし、フルスタックのシミュレーションを実行することもできる。目標は常に同じです。物理的なプロトタイプが公道で使えるようになる前に、仮想的に可能な限りシステムを開発し、成熟させることです。そして、シミュレーションを使用して、実際の運転では遭遇しないようなエッジケースを探求します。
ユーザーは、何百ものテストシナリオをAV elevateに直接インポートして、すぐにテストを開始することができます。
Q:開発者は一般的に何から始めるのですか？
ジョシュ：コンポーネントレベルです。簡単な例では、歩行者検知のテストがあります。純粋に知覚レイヤーに焦点を当て、物体検出アルゴリズムを評価するわけです。それがうまくいったら、意思決定と制御のレイヤーを追加して、"歩行者を発見したら、車両は何をすべきか？"を問うかもしれません。つまり、ブレーキをかけたり、ハンドルを切ったり、完全に止まったりすることだ。
完全な車両モデルなど、より多くのコンポーネントをループに追加すると、シミュレーションはより複雑になりますが、より代表的なものになります。シミュレーションの優れた点は、これを徐々に構築し、管理された条件でテストを繰り返し実行できることです
Q: AV elevateではどのようなテストがサポートされていますか？
ジョシュ：ソフトウエア・イン・ザ・ループ（SiL）、ハードウエア・イン・ザ・ループ（HiL）、ドライバー・イン・ザ・ループ（DiL）など、あらゆる主要なテストアーキテクチャをサポートしています。クラウド上で個々のパーセプション・スタックをテストしたり、実際のセンサーデータを物理ECUに注入したりできます。車線維持や回避操作などのドライバー・イン・ザ・ループ・シナリオでは、同じデータをモーション・プラットフォームに送り込み、人間のドライバーや同乗者がどのように反応するかを観察することもできる。
この柔軟性がAVエレベートの特徴です。ECUの検証、クラウドでのニューラルネットワークの実行、ユーロNCAPの完全なシナリオのシミュレーションなど、このプラットフォームはあらゆることが可能です。
シミュレーションは、OEMがAEBや車線維持システムなどのシステムをトラックテストに先立って検証するのに役立つ。
Q: AV elevateを使った典型的なテストワークフローの例を教えてください。
ジョシュ：確かに、自動緊急ブレーキシステムをテストするとしよう。まず、エゴ・ビークル（シャーシと制御システム）を定義し、センサー（カメラ、レーダー、LiDARなど）を設定します。次に、センサーデータを知覚システムに統合するか、純粋なグランドトゥルースフィードをプランニングとコントロールシステムに供給します。シナリオエディターツールを使用すると、歩行者が車両の進路に入るなどのテストシナリオを作成・編集することができます。ルート、交通量、時間帯、天候などを定義します。
それが完了すると、テストは複数のバリエーションにわたって大規模に拡張することができます。例えば、異なる照明条件、歩行者のタイプ、横断角度、あるいは単に異なる場所など。テストはローカルまたはクラウドで実行され、AV elevateはバックグラウンドですべてのデータを収集する。
テストは非常に多様で、使用ケースに特化しているため、私たちはユーザーが独自のメトリック計算機を作成できるようにしました。そのため、合格・不合格の基準でデータを自動的に評価することができます。
Q: 開発者が大規模なテスト・ライブラリをゼロから構築する時間がない場合はどうすればよいですか？
ジョシュ：それはよくある課題ですが、OpenScenarioのような業界標準からのシナリオ・インポートや、サードパーティのシナリオ・データベースとの統合をサポートすることで対処しています。つまり、ユーザーは何百ものテストシナリオをそのままAV elevateにインポートして、すぐにテストを開始できるのです。また、オープンAPIアーキテクチャにより、AV elevateシミュレーション・プラットフォームは、どのようなシナリオ・コントローラーにも接続することができます。
一度構築したデータベースは、将来のプロジェクトでも再利用できる。特に、検証ワークフローやソフトウェア更新後のリグレッション・テストを繰り返す場合には、大幅な時間の節約になる。
AV elevateは、ベースとなるテストシナリオを自動的に変化させ、より厳密なテストを行うことができる。
Q：このようなシミュレーションテストはAVだけに関係するのでしょうか、それともADASにも使われているのでしょうか？
ジョシュ：ADASには絶対に関係がある。実際、現在重要な推進力のひとつとなっているのは、ユーロNCAPのADASプロトコルやその他の類似スキームへの準拠です。シミュレーションは、OEMがAEBやレーンキープシステムなどのシステムをトラックテストに先立って検証するのに役立ちます。最終的には、これにより安全性スコアが向上し、開発コストが削減され、テストに合格するというOEMの自信が高まります。
ADASシステムの堅牢性を評価するため、ユーロNCAPはテストの構成を変え始めている。これは、実世界でよりよく機能するシステムを生み出すはずなので、消費者にとっては朗報だが、より徹底的なテストが必要となるOEMにとっては頭痛の種だ。AVエレベートは、この種のテストを行うために、一定のパラメーターの範囲内で基本テストを自動的に変化させることができる。
Q: AV elevateは、顧客がこれらのテストの複雑さに対処するのをどのように支援しますか？
ジョシュ：お客様が最も評価していることのひとつは、ひとつのプラットフォームですべてを行えることです。リアルタイム・レイトレース・レンダリング、SiL、HiL、DiL、知覚システム評価、これらすべてが同じシミュレーション・エコシステム内で可能です。
ユースケースごとに別々のツールを使う必要はありません。つまり、作成されたデジタルアセットは、例えば車両モデル、ロケーション、テストシナリオなど、部門間や「調整」、「訓練」、「テスト」の各フェーズで再利用できるのです。
Q: シミュレーションをテストに最適化する方法は？
ジョシュ：結局のところ、何をテストするかによります。例えば、照明の悪い場所や夜間の状況で知覚システムを検証するのであれば、最高品質のデータが必要になりますから、私たちのレイトレーシングのレンダリング技術を活用することになるでしょう。これには時間がかかりますが、光の挙動をより正確にシミュレートすることができます。しかし、多くのコントロールベースのテストやHiL知覚テストでは、当社のリアルタイムエンジンの方がはるかに高速です。
一般的なアプローチとしては、初期のテストにはリアルタイムエンジンを使用し、より精度の高いセンサー入力が必要なエッジケースや障害を特定したら、レイトレーシングに切り替えるというものです。
Q: 現在、AV elevateをテストプログラムのサポートに使用している顧客はいますか？
ジョシュ：そうですね。AMDは素晴らしい例です。彼らはAV elevateを使って自動駐車システムを検証しています。HiLコンフィギュレーションを設定し、知覚、判断、制御のすべてをリアルタイムで実行し、センサー入力を実際のECUに注入しています。
シミュレーションをさらに最適化し、初期プロセスを効率化するため、カスタムシャーシモデルではなく、AV elevateの内部車両モデルから始めている。駐車システムをテストする際、シミュレーションを活用することで、適切な場所で素早くステアリングを切り、停止するシステムを開発することができ、開発プロセスの中心となっている。より複雑な動的操縦に移行する際には、カスタムシャーシモデルを使用する能力が高く評価され、導入されています。
Q: 最後に、なぜAV開発プロセスにおいてテストが重要なのでしょうか？
ジョシュ：テストは証明の場だ。チューニングやトレーニングに費やした苦労を検証する場です。何百万マイルもの実走行を伴うAVシステムに要求されるテストの規模では、シミュレーションは時間枠を短縮し、実走行テストでは困難または危険なテストケースを探索するための唯一の現実的な選択肢です。
AV elevate は、開発プロセスのどの段階においても、あらゆる形態のテストを可能にします。1つのセンサーを検証する場合でも、システム全体を検証する場合でも、正確かつ効率的に、そして繰り返し実施するためのツールを提供します。これが完全に統合されたシミュレーション・プラットフォームの力です。
