講演
ATLAS-L4プロジェクトにおける高度自動運転レベル4トラックのシナリオベースのホモロゲーションにバーチャルV&V手法を適用

Dr.Matthias Büker / BTC Embedded Systems AG

概要

自律走行車の実用化は、自動車産業が現在直面している最大の課題の1つです。これは、十分に精密で信頼性の高い知覚・計画コンポーネントに関するシステムの開発にとどまらず、特に、これらのシステムが意図した運用設計領域（ODD）で安全に動作し、不当なリスクを誘発しないことを示すプロセスや方法論にも関わるものである。ODDと考えられるシステムの挙動は複雑で多様であるため、従来のホモロゲーションの方法は、現実に何十億マイルも走らなければならないため、もはや現実的には適用できない。したがって、この課題に対処するためには、特に仮想検証・妥当性確認方法を含む新しいアプローチが必要です。この方法では、現実に走行する距離を実現可能な量に減らすことができます。ATLAS-L4プロジェクトでは、MANとBTC Embedded Systemsが、さらなる学術・産業界のパートナーとともにこの課題に取り組み、仮想検証・妥当性確認手法を適用することでレベル4トラックの認証がどのように達成されるかを示しています。