white rectangle 1 - Simulation JP
シミュレーション

当社プラットフォームは、トレーニング ー テスト ー デプロイまでの開発プロセス全体をサポートしており、自動運転システムの市場投入に必要な時間を短縮できます。

トレーニング

主な特徴
リアルな3D環境
  • リッチで駆動可能な3Dシミュレーション環境
  • デジタルツイン、完全なシンセティックな世界
  • DNNによる写真のようなリアルなCG
大規模なデータセット
  • 機械学習のトレーニングとテストに最適な巨大なデータセット
  • エクスポートや再利用が可能
  • すべてのフレームで正確で一貫したアノテーション
トラフィック エージェント
  • ドライバーや自転車・歩行者の動きをリアルに再現
  • 地域ごとの行動特性を反映可能なAI
  • 設定変更や大規模導入が可能

検証機能

主な特徴
すぐに使えるシナリオを準備
  • 一般的な自動運転機能用にプリビルドされたシナリオのライブラリを提供
  • 標準のADASおよびAV評価プログラムのサポート
  • ファジングにより、容易なシナリオ編集を実現
シナリオ オーサリングと管理
  • シナリオの作成、構成、管理
  • シンプルなWebベースのグラフィカル インタフェース
  • パワフルなPythonスクリプト機能
既存のコンポーネントと簡単に統合可能
  • 標準インタフェース上のクローズド ループ シミュレーション
  • JenkinsとBambooによる自動テスト
  • PLMと要求管理にカバレッジ基準の検証

分析

主な特徴
結果の抽出
  • すぐに使用可能な合否基準
  • パワフルなカスタム ルールの作成
  • 大規模シミュレーション用のトレンド マイニング
可視化
  • 目標指向のデータ表現
  • 複数レイヤーに対応したダッシュボード
  • 設計決定のオーグメンテーション
デプロイ
  • 道路準備に向けた進捗測定
  • 規制要件の仮想認証
  • 地理的規模の拡大に対応する継続的なサポート
仕組み
静的レイヤー
自動バーチャルワールド

道路、建物、インフラ設備を手順に沿って3D環境に構築。道路のレーンマークや表面の材質、信号機にいたるまで正確に再現。

動的レイヤー
スマートなトラフィック エージェント

地域の特色に合わせて行動をシミュレートした、AIのドライバー、自転車、歩行者。

センサー レイヤー
センサーの正確なシミュレーション

ディープ ニューラル ネットワークでビルドされた、一般的なカメラ、LiDAR、レーダー センサー モデルを準備。新しいセンサーをすばやく搭載できるツール も提供。

クラウド レイヤー
クラウド上の伸縮性の高いスケール

膨大な数のシナリオ環境をコストパフォーマンスを維持しながら、より早く結果を提供