自信を持って完全自動運転を進めるために
ホワイトペーパー
完全な自動運転車（AV）の実現が間近に迫っています。交通システムの全体的な効率を向上させるとともに、ドライバーと乗客の安全は、自動運転車の最も魅力的な利点です。次のレベルの車両自律性を実現するために、自動車業界は技術的、社会的、法的、規制的な懸念に直面しています。これらの問題の多くはコントロールが困難ですが、技術の制限は、自動車コミュニティとOEMが前進させることができる分野のひとつです。レーダー、ライダー、カメラなどのセンサーを小型化、堅牢化、低コスト化し、さらにセンサーの検出・認識ソフトウェアを改善することで、これらの問題を解決することができます。しかし、これらのアルゴリズムのトレーニングを向上させるためには、2つの障害が立ちはだかります。道路とソフトウェアのシミュレーション・テストのギャップを埋めること。ADAS/AVアルゴリズムを実環境でトレーニングすること。このホワイトペーパーでは、自動運転車のテストと検証におけるギャップ、課題に対処するための主要な技術の進歩、およびキーサイトのレーダ・シーン・エミュレータを使用してADAS機能の信頼性を高める方法について概説します。