自動運転システムの承認プロセスを簡素化する新しい方法

グラーツ工科大学の研究者によって開発された新しい方法は、自動運転システムの承認プロセスを大幅に改善し、簡素化することができる。

運転シミュレーターテストは、さまざまな理由で使用されており、特に任意のシナリオをほぼ即座にシミュレートできるためである。これらのシナリオは、時間や天候条件によって影響を受けないし、車両、人々、または環境に対する安全上のリスクもない。

運転シミュレーターは、現実の運転よりもはるかに安価で、組織化も簡単である。

しかし、自動運転に関しては、この実践について疑問を持つ声もある。

自動運転と運転シミュレーター

アーノ・アイヒベルガーは、グラーツ工科大学（TUグラーツ）の自動車工学研究所の「自動運転＆運転支援システム」研究分野の責任者である。

「高度な自動運転の分野では、運転シミュレーターの研究は、現実性の欠如により、しばしば疑問視される」とアイヒベルガーは述べる。「さらに、最近まで、複雑なタスク such as 人間とシステムの相互作用（ハンドオーバープロシージャー）をチェックするために使用できる標準化されたテスト手順はなかった」。

自動車レーンキーピングシステム（ALKS）の最初の世界的な規制が2021年初頭に実施された。アイヒベルガーによると、この法律は道路承認の問題を解決する。

「今まで、規制当局は、自動運転システムをどのようにテストして承認するかを知らなかった」と彼は述べる。「一方、自動車メーカーは、システムが承認されるために満たす必要のある要件を知らなかった」。

規制は、交通渋滞アシスタントに基づいて、時速60キロメートルまでの高度な自動運転システムの承認基準を指定している。アシスタントがアクティブ化されると、制御の責任を負う。運転者はハンドルを離すことができるが、障害が発生した場合は運転を再開する必要がある。システムは、運転者がこの能力を持っていることを認識する必要もある。

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新しい方法

アイヒベルガーと彼のチームによって開発された新しい方法は、規制に基づいて開発された。運転シミュレーターで安全に、効果的に、現実的に、制御の引き継ぎの準備をテストできる。結果は、ALKSシステムの認定に使用できる。

チームは、運転シミュレーションの有効性をテストドライブで証明するために、さまざまなプロセスを実行する必要があった。運転シミュレーションと実際の運転の直接的な比較が必要であり、できるだけ近いものにする必要があった。

環境の機械的認識が、この点で課題となった。

「これが現実と同じように実行されるためには、シミュレーションの環境は、実際の環境と正確に一致する必要がある」とアイヒベルガーは述べる。

チームは、世界的に有名な研究機関であるJOANNEUM RESEARCHの「Ultra High Definition Maps」を使用して、この精度を達成した。

パトリック・ルーレイは、DIGITAL研究所の高度な自動運転研究室の責任者である。

「モバイルマッピングシステムを使用して、テスト環境を測定する」とルーレイは述べる。「最終的に、測定データから非常に詳細な3Dマップが作成される。交通インフラオブジェクト such as 交通標識、車線マーク、ガードレールのほか、植生や建物もこのマップに表現される」。

この自動UHDマッピングプロセスは、手動の3Dモデリングよりもはるかに高速で、コストも低い。

最後のステップは、高解像度の3D環境を運転シミュレーターに転送することである。

Visual Computingビジネスユニットのヴォルカー・ゼットスガストによると、「データをsuch a wayに準備する必要がある。3D環境が高速で表示できるように」。

検証は、実際のルートでの比較走行を通じて実行される。

「私たちの方法では、自動車メーカーが、実際のトラックと運転シミュレーターで、特定のサンプリングを簡単に比較して検証できる」とアイヒベルガーは述べる。「これは、テストが最終的に実際のトラックから運転シミュレーターに転送できることを意味する」。

チームは、次の数ヶ月間にわたって、仮想的な承認テストを設定する作業を進めており、