株式会社NTTデータ オートモビリジェンス研究所
NTTデータグループ

AL 研究活動

Advanced Laboratory

先端研究部

Advanced Laboratory Report

活動報告

2021/04/26
オンラインイベントprostep ivip SYMPOSIUM 2021 講演のお知らせ
自動車・航空機などの設計・製造のデジタルトランスフォーメーション(DX)に関わる、モデルベース開発、PLM、CAD/CAEの技術普及活動を行う国際団体であるドイツprostep ivip主催によるオンラインイベントで講演いたします。
2021/02/19
「第2回 自動運転AIチャレンジ」にALメンバが参加。最優秀賞・経済産業省製造産業局長賞を受賞
第2回 自動運転AIチャレンジ」へ自主研修の一環として、ALメンバがチーム名「gatti」で参加。最優秀賞・経済産業省製造産業局長賞を受賞しました。
2020/12/07
「第8回 自動車機能安全カンファレンス2020オンライン」へ出展!
Adbanced Laboratoryは、オンライン展示出展。
12/10「自動運転検証におけるデータ駆動アプローチ および知識駆動アプローチによるシナリオベース開発」と題し特別講演いたします。
先端研究部

GARDEN

自動運転シナリオベース検証プラットフォーム

課題

自動運転システムの品質を担保に膨大な走行試験が必要である。
あらゆるシーンを網羅している保証ができない。

対策(実施内容)

合流シーンや事故データのシーンなど観点を絞ったユースケース(シナリオ)に対して、検証を網羅的に実施するシナリオベースアプローチを導入する。 多くのシナリオを並列にバッチ処理できるバーチャルなシミュレーション環境を導入する。

GARDENは、自動運転ソフトウェアをシナリオベースで検証します。シナリオを自動生成し、各種シミュレータで精緻かつ効率的な検証を実現する、総合検証環境(プラットフォーム)です。

1.蓄積されたナレッジをシナリオ化するシナリオベースアプローチを導入しています。

「道交法」「ガイドライン」「走行データ」「事故データ」などから重要なシナリオを抽出し、道路標識や動的なパラメーターに対してルールにもとづいたシナリオを自動生成します。

2.自動生成された膨大なシナリオを、ソフトウェアテスト手法やルールモデルを用いて現実に実行可能な数に絞り込みます。

N-wise法を用いて論理的な組み合わせを抽出します。

3.シナリオを、UE4、CarSIM、MATLAB/Simulink等と連携して実行し、高品質なバーチャル環境内でテストを実施します。

高品質な可視画像はもとより、LiDAR機能により点群データも生成し、現実空間での検証工数を削減できます。

先端研究部

RB(RuleBase)

エッジインテリジェンスのための
ルールベースプラットフォーム

背景・課題

自動運転など命に関わる制御を深層学習型のAIに完全に任せるには不安があります。そこで深層学習AIが導き出した判断の監視用AIとしてルールベースにより交通安全ルール、マナーを守るように制御することが重要です。

対策(実施内容)

RB(RuleBase)はエッジ向けに組込めるフットプリントの小さいルールベースエンジンとルールをデシジョンテーブル、CEP(複合イベント処理)を状態遷移でモデリングするMBDツールをプラットフォームです。 対象分野は知能化するエッジ全てですが、特にADAS(先進運転システム)など自動車分野で引き合い、実績があります。

RB(RuleBase)は、組込向け軽量ルールベースエンジン&AIシステム開発プラットフォームです。

膨大な情報の中から各条件(ルール)に合致したか否かを高速に判定して処理することができるルールベースエンジンとそのルールをディシジョンテーブル(DT)エディタを使って設計することができる開発環境です。C言語をサポートし、様々な組込環境へのポーティングが可能です。省メモリな組込環境でも高速に動作します。

エッジ向けに組込めるフットプリントの小さいルールベースエンジンとルールをデシジョンテーブル、CEP(複合イベント処理)を状態遷移でモデリングするMBD(Model Base Development)ツールをプラットフォーム(商品名:RB(RuleBase))として提供します。対象分野は知能化するエッジ全てですが、特にADAS(先進運転システム)など自動車分野で引き合いがあり実績があります。

ZIPC R&B 動運転システム高速化の検証

自動運転システム高速化の検証

ZIPC R&B 自動運転エージェントで学ぶルールベースアーキテクチャ

自動運転エージェントで学ぶルールベースアーキテクチャ

ZIPC R&B グラフDBを活用したソフトウェア開発プロセスの可視化

グラフDBを活用したソフトウェア開発プロセスの可視化

例えば雪道に慣れていない南国育ちのドライバと、雪道になれている北国育ちのドライバには、雪道を走行する際の注意警告の出し方を変えたいとします。表1と表2はZIPC R&Bのエディタでモデリングされたデシジョンテーブルになります。表1は路面状況がドライ、ウェット、スノーの3つに分けて、それぞれの路面状況のルールを呼び出すようにしています。表2は雪道でわだちがあった場合の警告を、雪道経験者と未経験者では異なるメッセージの出し方をするようにルールを記述しています。ZIPC R&Bのシミュレーション画面で警告がヘッドアップディスプレイ(HUD)にどのように表示するかを確認できます(図1)。

ZIPC R&Bのシミュレーション画面(図1)ZIPC R&Bのシミュレーション画面

路面状況ディシジョンテーブル(表1)路面状況ディシジョンテーブル

わだち警告ディシジョンテーブル(表2)わだち警告ディシジョンテーブル

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