ADAS(先進運転支援システム)の開発テストについて

本ページでは、ADAS機能の開発に必要なテストに関する基本的な情報について解説します。
ADASとは自動車を安全に操作するための運転支援機能の総称です。
ACC(アダプティブ・クルーズ・コントロール)やFCW(前方衝突警告)など、ADASとして実装されてる各機能は、
認識周囲の情報を元に、ドライバーに様々な注意を促し、時にはドライバーに替わって自動車を操作することもあります。
そのため、開発段階では様々な状況を想定したテストが必要となります。
従って、目的とする機能に合わせた要件に調整しやすく、かつ将来想定される技術革新や法的制度の変更にも適応できるテスト環境が必要です。

1.ADASの開発を取り巻く環境について

ACCやFCWといったADASの具体的な機能は、センサー情報に基づいて車載ECUが判断を行い、ドライバーに情報提示を行ったり、自動車を制御したりします。これらの機能を開発する際は、実際の交通環境で起こりうる様々な状況を想定しなければなりません。
また開発には数年単位の期間を要しますが、その間にセンサーなどの技術革新が進むことが予想されるため、
可能な限り最新技術を適用できるようにします。
さらには法令の変更によりADASを作動させる条件が変わる可能性もあります。
このようにADASの開発環境には、多くの変化する要素が関わってきますので、それらに対しての寛容性が必要です。

2.ADASのテストの種類

ADASのテスト環境は、大きく分けて3種類あります。
 ・仮想空間でプログラム上の自動車を走らせる。
 ・ミニチュア模型などを用いる。
 ・実車に必要な装置を組み込み、テストコースや公道での検証をする。

開発の初期段階は、シミュレーション上で行いますが、最終段階ではテストコースや公道で実車を用いて検証を行います。

3.モデルベース開発について

近年は自動車のエレクトロニクス化が進み、1台の自動車に50〜100個の車載ECUが組み込まれています。
車載ECUの開発手法は、「モデルベース開発」が一般的です。モデルベース開発とは、仕様書としてモデルを作成し、そのモデルをシミュレーション内で様々なテストを繰り返すことで、アルゴリズム、ソフトウェアの品質を向上させる手法のことです。モデルベース開発の導入により、開発期間を大幅に短縮することができるようになりました。

モデルベース開発のプロセスは、設計フェーズと検証フェーズに分かれています。前半の設計フェーズはシステム設計、ソフトウェア設計を行います。後半は、設計に基づいたコーディングの後、検証フェーズでソフトウェア検証、適合・評価というステップを経て進みます。
モデルベース開発メリットは、それぞれのプロセスごとに設計内容を論理的に確認ができ、最終工程で不具合が発生するリスクを最小限に抑えることができます。

ADASの各種機能を実現する車載ECUの場合、モデルベース開発の検証段階においては、カメラ、ライダー、レーダーを始めとした外界センサであるハードウェアと実際に接続して、検証を進めます。

4.ADAS開発における固有の要素

ADASには、ACC、FCW、AEBS、TSR、LKASなど、それぞれに固有の機能があります。
機能毎に用いられる外界を認識する各種センサ技術、画像認識技術などのような判定技術、ステアリング操作などの自動車操作技術があり、それぞれの機能別にテストが必要となります。

これらのテストに対する課題は、
 ・統一されたハードウェアのアーキテクチャが存在しない。
 ・システムが影響を及ぼすECUの量と種類が多い。
 ・センシング技術の発達に伴い、データの複雑化、大容量化が進んでいる。
などが挙げられます。

5.モデル作成のイメージ

ADASの開発モデル要素には、まず道路が必要になります。車線、交差点、合流などの形状要素に加えて、信号や交通標識などを備えた実走行に近い道路モデルが必要となります。さらに、外界要素として、乗用車、トラック、オートバイ、自転車、歩行者といった動く要素、建物や駐車車両など動かない要素を備えた路上に存在するオブジェクトがあります。
次にそれらを検知する自動車に搭載する、車載レーダー、車載カメラ、ライダーなどのセンサのモデルがあります。

モデル作成は大変な作業となります。
例えば、実際の道路のモデルは、立体交差点や高速道路のインターチェンジなどに見られるよう、複雑な形状をしています。
実際には地図データをはじめから作るのではなく、「ADAS RP」など、既にある地図データから道路のモデルを生成します。

6.ADASのテストに必要なHIL

近年、ADAS機能の開発検証のテスト手法として、HIL(Hardware-in-the loop)テストのニーズが高まっています。
HILとは、組込みシステムのテストをより効率よく行う手法です。組込システムをテストする際は、システムが完成してからテストを実施するのは安全性やコスト面から現実的ではありません。HILによって事前に課題をシミュレーションし、実走行テストの前に、仮想環境でECUやセンサー、制御装置などのデバイスなどを徹底的にテストすることができます。

近年はセンサーフュージョン技術の進化により、ADASシステムの複雑化が進んでいます。
HILを活用することにより、テストするシステムが複雑化しても、優れた費用対効果で信頼性の高いシステムを早期市場投入することができます。

7.ADASの走行テストについて

ADAS機能の開発においては、シミュレーションを用いた開発手法もありますが、実際に自動車が走行する市場の環境でのテストの重要性も変わりなくあります。

想定されるシーンで安全に運転を支援するために、どんなセンサーが必要でどんな制御が必要なのか?そのためには、実車での走行テストや必要なセンサーを搭載した様々なデータ計測が求められます。走行テストはクルマ作りにおいては大変重要で欠かすことのできない工程です。

 開発において行われる走行テストの種類や開発のフェーズに置ける走行テストの位置づけなど、ADAS(先進運転支援システム)における走行テストについてにまとめておりますのでこちらも参照いただければと思います。

8.ZMPの主なADASテストソリューション

8-1. 公道での走行データサービス支援

ADASの試作センサー評価やドライバーの運転姿勢の計測、幹線道路や高速道路のデータ計測など、公道を中心とした走行データ計測サービスとしてRoboTest(ロボテスト)というサービスがございます。試作品の評価や研究開発で必要なデータを計測可能です。
また、テストコースなどにおいての走行テスト、海外での市場調査走行なども対応いたします。
ご興味のある方は下記のサービス紹介ページをご覧いただければと思います。
走行データ計測サービス
RoboTest(ロボテスト)

8-2.自動運転技術を活用した製品・サービス支援

本サービスでは、実験車両として2015 年から販売実績のある市販ハイブリッドミニバンをベースとした自動運転技術開発プラットフォームRoboCar® MiniVanを活用し、周囲をセンシングするレーザスキャナ、単眼カメラ、ステレオカメラRoboVision®、車両の位置や挙動を計測するGPS や慣性センサ、取得したセンサデータを統合し自動運転を行う人工知能が搭載された車載コンピュータIZAC®などをシステム構築した
車両を活用したADAS/自動運転開発支援サービスです。
詳しくは下記リンクをご覧ください。
自動運転技術を活用した
製品・サービス支援
ADAS/自動運転開発支援サービス

8-3.RoboCar MiniVan 公道実験支援パッケージ

本パッケージは自動運転技術を活用し、お客様の実証実験をご支援します。
実験用車両には市販車ハイブリッドミニバンをベースとした自動運転技術開発プラットフォームRoboCar® MiniVanを使用。
周囲をセンシングするレーザスキャナ、単眼カメラ、ステレオカメラRoboVision®、車両の位置や挙動を計測するGPSや慣性センサ、取得したセンサデータを統合し自動運転を行う人工知能が搭載された車載コンピュータIZAC®を構築・搭載しております。
詳しくは下記リンクをご覧ください。
RoboCar MiniVan
公道実験支援パッケージ
自動運転車両を用いた公道走行
実験支援&実証実験をサポート

8-4.バスの公道走行データ取得支援サービス

実車実験走行サービス「RoboTest」の新たなサービスとして大型バスによる公道走行データ取得支援サービスを行っております。本サービスではこれまでの走行データ取得サービスの内容に加え、手配が難しいバスやバス運転手に関するデータ収集や評価を、実際のバスによるデータ収集の実績と乗用車の走行データ取得で培った知見を基にデータ取得の支援を行います。
詳しくは下記リンクをご覧ください。
バスの公道走行データ
取得支援サービス
大型バスによる公道走行データ
取得支援サービス

9.ADASテストに関するZMPニュース

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