Tech.AD Europe AwardおよびAmerican Business Awards®を受賞したキーサイト レーダー・シーン・エミュレーター

「業界でも名高い賞を受賞し、光栄に思います。 先進運転支援システム(ADAS)や自動運転(AD)機能の展開に必要な信頼性の高いレーダーセンサやアルゴリズムの開発には、ラボでのフルシーンエミュレーションが不可欠です。」

自動車・エネルギーソリューション事業バイスプレジデント 兼ジェネラルマネージャー Tom Goetzl

なぜ重要なのか

自動運転アルゴリズムは、何百万もの複雑な運転シーンを集中的にトレーニングして、安全な判断ができるようにならなければなりません。 より訓練されたアルゴリズムは、路上での安全性を向上させます。 レーダー・シーン・エミュレーターが自動車メーカーやドライバー、乗客にとってなぜ重要なのか、キーサイトのエキスパートの説明をお聞きください。

レーダー・シーン・エミュレーターがどのようにADAS/AV機能の実現に役立っているか確認する

キーサイトのレーダー・シーン・エミュレーターは、ADAS/AV機能の実現に必要な信頼性の高いレーダーセンサとアルゴリズムの開発をお手伝いします。

新しいキーサイトのレーダー・シーン・エミュレーター・ソリューションの製品発表イベントをご覧ください。 これは、最大512個のレーダーオブジェクトを1.5mの距離でエミュレートし、複雑な実走行シーンをラボ試験で可能にする画期的なソリューションです。

業界初のキーサイトのレーダー・シーン・エミュレーター・ソリューションは、類を見ないパフォーマンスを実現します。 安全性を第一に考える自動運転の開発者にとって、画期的な一歩となるでしょう。

レーダー・シーン・エミュレーターが、完全な自動運転に向けたADAS/AV機能の実現に必要な信頼性の高いレーダーセンサとアルゴリズムの開発にどのように役立つか、こちらの製品発表イベントをご覧ください。

レーダー・シーン・エミュレーターの開発秘話

キーサイトのレーダー・シーン・エミュレータの開発に携わった人々が、このエンジニアリングマジックを生み出した原動力を語ります。

レーダー・シーン・エミュレーター ソリューションマネージャー、Carrie Browen

ソリューションマネージャー、Carrie Browen

この小型レーダー・ターゲット・シミュレーター(mRTS)を使ってレーダーシーンのエミュレーション技術を実現した人たちは皆、mRTSの1つ1つがテレビ画面のピクセルのようなものだと言います。 テレビ画面と同じように、より集まって大きなイメージに組み立てられ、それがシーンエミュレーターになっています。 つまり、各要素はピクセルであり、レーダーピクセルなのです。 あるいは、「リクセル」かもしれません。

革命的な技術を紹介するには、革命的な言葉が必要です。

Keysight Labs R&Dインテグレーティングマネージャー、Khouzema Unchwaniwala

Khouzema Unchwaniwala、R&Dインテグレーティングマネージャー

レーダー・シーン・エミュレーターは、レーダーセンサーと車のバーチャル・リアリティ・ゴーグルのようなものです。 すごいですよね。 キーサイトの研究チームの興奮がとても伝わってきます。

彼らは、このソリューションを開発するという課題に精力的に取り組み、このソリューションが自動運転の開発を加速させて社会にさまざまな恩恵をもたらす可能性に期待を寄せています。 私はその日が来ることをとても楽しみにしています。

Natalie Killeen

R&D ICエンジニア、Natalie Killeen

自動運転は、自分で運転できない人たちの生活の質を大きく向上させることができる未来の機能です。 私の父は多発性硬化症と診断されました。数学の宿題を手伝ってくれたり、ソフトボールのやり方を教えてくれたりした父が、年々身体能力が低下していく中で苦労している姿を見るのはつらいものがあります。 生活の中で自立できないことは、父にとって辛いことだと思います。

自動運転が実現すれば、父のような人でも、安全性を確保しながら自立した生活を送ることができます。

Keysight レーダー・シーン・エミュレーター R&Dプログラムマネージャー、Choo Beng Lim

R&Dプログラムマネージャー、Choo Beng Lim

本当に夜眠れなかったのは、設計がうまくいかないとき、システムテストが失敗したとき、材料の調達が間に合わないときです。 さまざまな課題がありましたが、キーサイトのレーダー・シーン・エミュレーターは市場初のソリューションなので、このプロジェクトに携わることができて非常にうれしく思っています。

また、自動運転エミュレーションには、「世界を安全につなげる」という当社のビジョンを実現する、多くの機会があることにも刺激を受けています。 私たちは、自動車業界のお客様のビジョンとモビリティーのビジョンの実現に貢献することで、新しい未来を創造していきます。

Christian Bourde 

製品エンジニアリングマネージャー、Christian Bourde

楽しく学んで、創造的なことをしているときは、時間があっという間に過ぎます。 研究は継続中ですが、すでに多くの分野では完了していて、これから全体がどのようにまとまるのか、より良いイメージを持ち始めています。

1つか2つのピクセルでシーンをエミュレートしているのなら、私の脳もまだついていけますし、1つや2つのターゲットなら相互作用もマッチングできます。 しかし、何百ものターゲットがいる環境は別物です。 雑然とした世界を理解するには多くのイノベーションと多くの訓練が必要になると思います。

Minu Jacob

リサーチサイエンティスト、Minu Jacob

レーダーとセンサーフュージョンを支える科学はとても魅力的なので、このプロジェクトへの取り組むことはとてもエキサイティングでした。 また、将来の自動運転をより安全にするためのソリューションの一端を担うことができて充実感がありました。 このソリューションは、レーダーのアルゴリズムを訓練/検証するために、路上で何百マイルもの走行テストを行うよりも、環境に優しいと言えます。

レーダー・シーン・エミュレーターは複雑なため、校正作業やソフトウェアとハードウェアの統合に関連する課題がありました。これらを解決するために専門知識を持ったチームを結成して、会社のために課題に取り組んだことは素晴らしいことだと思います。

Dieter Vook

リサーチサイエンティスト、Dieter Vook

私はシリコンバレーに住んでいて、自動運転の立ち上げをたくさん見てきました。 彼らの車には助手席にモニタードライバーが座っていて、同じ住宅街の路上を何キロも走っています。 こういった人間のドライバーの代わりになるだけでは、コーナーケースの運転に必要なレベルまで品質が担保できているかというと、本当のところ十分ではありません。 そこが、私たちの新しいレーダー・シーン・エミュレーターが自動運転の実現に向けて貢献しているところだと思います。

このソリューションの最終的な目標は、自動運転システムを十分に安全なものにすることです。そうすれば、おばあちゃんや、本当は運転するべきではない親戚を、運転手のいないタクシーに乗せても安全だと思えるようになります。

自動運転エミュレーションプラットフォーム ソリューションマネージャー、Silviu-Sorin Tuca

ソリューションマネージャー、Silviu-Sorin Tuca

正直にお話するとー私はレーダー・シーン・エミュレーターの製品発表キャンペーンが始まってからチームに参加しました。 もちろん、キーサイトのラボが開発した素晴らしい技術をベースにした全く新しいソリューションが開発されているという「大きな秘密のプロジェクト」について、社内での噂は聞いていました。 それは、自動車メーカーが自動運転のロジックをテストする方法にパラダイムシフトをもたらすソリューションだということもです。

最初は、レーダー・シーン・エミュレーターというソリューションを支える技術の新しさに惹かれました。 そして、このソリューションを開発している人々に会いましたー彼らは皆刺激的な人たちで、異なる組織、異なる地域、異なる文化から来た人々でした。オフィスやラボ、あるいは自宅から、24時間体制で仕事をしていました。 一人ひとりがこのプロジェクトの成功に情熱を注いでいました。もちろん私も同じです。

#Keysight #GreatPlaceToWork #TeamWork

Greg Lee

リサーチサイエンティスト、Greg Lee

人工知能(AI)コミュニティでは、人間の運転よりも自動運転のほうが安全だと考えています。 それが本当かどうかは、自動車会社が危険な、いわゆる事故寸前のシナリオのテストを始めるまではわかりません。 しかしもちろん、それを現実にテストするのは倫理的ではないこともわかっています。 それで私は電子機器のエミュレーションが役立つのではないかと常に考えています。

私たちのレーダー・シーン・エミュレータは、このような事故寸前のシナリオやその他のシナリオを、現実にレーダーが見ているように、レーダーに提示することができると考えています。 そうすることで、車のAIは、センサーからの情報に反応して、さまざまなケースの最も安全な対応方法を学習します。 そうなって初めて、一般の人々、さらに言えば自動車会社自体が、自動運転技術に自信を持つようになると思います。

Greg Vanwiggeren

R&Dリサーチマネージャー、Greg Vanwiggeren

レーダー・シーン・エミュレーターのプロジェクトは非常にチャレンジングなものでした。人生で最高のものはたいていそうではないでしょうか。 このプロジェクトは多くの分野で発明が必要であり、リスクと不確実性に満ちていました。 特に、私たちのソリューションが実世界を可能な限り正確にエミュレートし、レーダーの誤検知を起こさないようにするところは大変でした。 現在のレーダーが採用している複雑で高度な波形を考えると、これは本当に難しいことでした。

注意深く詳細な設計を何回も重ねた結果、現在ではさまざまなレーダーで良好な結果が得られています。 この作業に対する私のゴールは、自動運転業界に広く採用されている当社の技術を確認し、自動運転を実現しているエンジニアの皆様を支援していると実感することです。

Henrik Liebau

自動運転エミュレーションプラットフォーム、R&Dマネージャー、Henrik Liebau

自動運転システムをテストするために革新的なアイデアを検討し始めた当初から、レーダーセンサーをこの仕事に導入する課題について議論していました。 このプロジェクトで最も楽しかったことは、主要顧客やパートナーとの交流で、この交流により、私たちのビジョンが、現在実現しているレーダー・シーン・エミュレーターは形作られました。

そして世界中のチームと協力して作業を進めることができました。 中国、マレーシア、ドイツ、フランス、韓国にいるキーサイトの優秀で革新的なエンジニアや、パートナーの皆様、そして何よりお客様と一緒に仕事をできたことは、かけがえのない経験になりました。 この製品が完成したのを見て、非常に大きな達成感を感じています。

Tim Schoeffler

R&Dソフトウェア・リード・エンジニア、Tim Schoeffler

R&Dソフトウェア・リード・エンジニア、Tim Schoeffler

自動運転は、モビリティーの未来に欠かせない大きなマイルストーンです。 大のSFファンとして、この技術に取り組み、かつてはフィクションだったものを現実のものにする手助けができることに、私は魅力を感じています。 世界中の専門家と協力して、次世代の自動運転の道を切り開くことは、まさに私のエンジニアとしての夢を実現するものです。

Bernhard Holzinger

自動運転エミュレーションプラットフォーム、システムアーキテクト、Bernhard Holzinger

私は、数学者であり航空宇宙エンジニアであり物理学者でもあるTheodore von Kármánの言葉を引用したいと思います。 彼は、「科学者はそこにある世界を研究し、技術者はかつてない世界を創造する」と言っています。

実際、全く新しいものを作ることに参加できたことは、私がエンジニアである喜びを感じさせてくれました。 技術的な課題を克服するだけでなく、同じ情熱を持った世界中のエンジニアと一緒に仕事ができることもそうです。

Stephan Schirrmann

R&Dハードウェア・リード・エンジニア、Stephan Schirrmann

完全自動運転は、交通安全や移動手段、最終的に社会に大きな影響を与える、次世代の大きな技術の一つです。 私は、これは良いことだと確信しています。 その未来にほんの少しでも貢献できる機会を得て、とてもワクワクしています。

私がハードウェアチームに参加したときには、このプロジェクトがこれまで一緒に仕事をしたことがないような大人数のグループになるとは思っていませんでした。 最終的にここまで来ることができたのは、すべての分野の皆さんがスキルあげて献身してくれたおかげだと、今でも毎日感謝しています。

キーサイトとRenault社が協力しADAS/AVシステムの新たな課題を解決

共に運転テストの境界線を押し広げる

「キーサイトとのコラボレーションは、革新性、柔軟性、そしてチームワークという3つの言葉に集約されます。 私たちは、レーダーのターゲットを識別する能力を備えた優れたソリューションを共同開発することで、ADASと自動運転システムにおける新たな課題を解決するイノベーションの限界を一歩押し広げました。」

GROUPE RENAULT、自動運転/ADAS検証担当、THOMAS GUÉRINEAU氏

レーダー・シーン・エミュレーションとAVテストの関連資料

ホワイトペーパー 2021.12.03

自信を持って完全自動運転を進めるために

自信を持って完全自動運転を進めるために

完全自動運転車(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が自動運転車の最も魅力的な利点である。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が前進を支援できる分野の一つです。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学習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、自律走行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。

2021.12.03

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