資料の紹介

　ADAS（先進運転支援システム）の実装が進み、その先にある自動運転車（AV）も視野に入った今、信頼性の高いADAS／AVシステムの開発が急がれている。

　開発中のシステムが安全要件を満たしているかどうかを確認するには、膨大な数の検証サイクルが必要になる。ここにデジタル技術の活用が求められている。デジタルツインのようなモデルベースの開発手法を駆使しながら、バーチャルな検証サイクルを高速に繰り返し、システム設計の最適化と人工知能（AI）のトレーニングを加速するためだ。記録データセットと合成データセットの両方を組み合わせた物理ベースモデルの大規模なライブラリと、効果の高い学習アルゴリズムを使用すれば、バーチャルな検証サイクルによって安全性に関する知見をすばやく獲得できる。システムの完成度を十分に高めてから実地性能試験に臨むことで、開発のリードタイムを大幅に短縮できる。

　本特集はADASとAVの開発に使われているデータ駆動型検証プログラムの内容や特徴について解説。デジタル的な手法を用い、開発スピードを一気に加速するためのシナリオを紹介する。