レーダー・シーン・エミュレーター（RSE）： 事例紹介

安全で堅牢な自律走行システムの構築は複雑です。自動運転車（AV）は何百ものセンサーを搭載し、車内や他の車、交通インフラと連携する必要があります。自動運転機能を実現するソフトウェア・アルゴリズムは、最終的にこれらのセンサーから収集したすべての情報を合成し、車両が適切に判断できるようトレーニングすることも重要です。これらのアルゴリズムには、さまざまな運転シナリオをカバーする何百万もの複雑なシーンに対するテストが必要です。こちらの動画では、キーサイトのレーダー・シーン・エミュレーターの主な差別化要因である、拡張オブジェクト・エミュレーション、最小距離、多数のオブジェクトをカバーする広いFOVについてわかりやすく解説しています。ご視聴ください。

レーダー・シーン・エミュレーター

レーダー・シーン・エミュレーターは、自動運転レーダーベースの堅牢な機能の開発を支援します。AD1011AとAD1012Aについて、詳しくご確認ください。

自動運転の安全基準を高める

キーサイトの自動車・エネルギーソリューション担当副社長Thomas Goetzlが、自動運転車の将来と、エミュレーションの進歩により実環境の運転シナリオをどのようにラボで模擬するかについて説明します。

Keysight Technologies InfiniiMax III/III+プローブシステム

InfiniiMax III プロービング システムは、今日の高密度 IC および回路基板向けの柔軟な接続ソリューションを使用して、差動信号の測定に利用できる最高のパフォーマンスを提供します。

エミュレーション機能でADAS/AVテストは進化する

安全で信頼性のある自動運転(AD)システムの構築は、複雑な作業です。自動運転車（AV）には何百ものセンサーが搭載されており、そのすべてが車内や他のスマートビークルと相互に連携する必要があります。自律走行機能を実現するソフトウェアアルゴリズムは、最終的にこれらのセンサーから収集したすべての情報を合成し、車両が適切に反応することを保証する必要があります。これらのアルゴリズムは、さまざまな運転シナリオを網羅する何百万もの複雑なシーンに対してテストを行う必要があります。自動運転を次のレベルに進めるにあたって、多くのイノベーションや進歩を成し遂げることも重要です。レーダー、LiDAR、カメラなどセンサーテクノロジーへの継続的な投資により、周辺環境スキャンの質が向上します。どのタイプのセンサーにもそれぞれ長所と短所があるため、互いに補完し合うことで、対象物を検知する正確性を高めています。今やソフトウェアは、自動運転や電動化などの車両開発のトレンドや話題をけん引しています。これは、車両開発の焦点がハードウェアからソフトウェアにシフトしていることを表しています。ADASレベル3以上の車両は、増え続けるシナリオと周囲環境に対するテストや検証が必要です。テストの数だけでなく、テストの複雑さも増しています。技術の進歩と開発トレンドの変化に伴い、R&DエンジニアはADASおよびAVシステムのテスト戦略を再構築する必要があります。このホワイトペーパーでは、自信を持って新しい先進運転支援システム(ADAS)とAVの機能を承認するために必要な洞察と重要なステップを提供します。このホワイトペーパーをダウンロードし、以下の方法をご確認ください。ソフトウェアアプリケーションの開発サイクル全体にDevOps（開発と運用）モデルを適用する、ラボでテストシナリオをエミュレートして再現する、自動車OEMがラボテスト用のシーンをエミュレートする方法の技術的概念を理解する、レーダーセンサーを備えた自動運転システムをより速く、非常に複雑で複数のターゲットシーンでテストする、など。

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。交通システム全体の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1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ー・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。

E4980AプレシジョンLCRメータ、E4980ALプレシジョンLCRメータ

このドキュメントは、E4980A高精度LCRメータの仕様を提供します。

ソリューションパートナーカタログ キーサイト・テクノロジー ＆ 株式会社東陽テクニカ EMC評価

フライヤー

路上からラボまで: 実センサーを使ったADAS/AD機能の検証

将来の自動車に求められる、安全で信頼性のある自動運転システムの構築は複雑な作業です。ADAS 機能を有効にするソフトウェアのアルゴリズムは、センサーから収集した情報を合成して、車両が適切な判断をできるようにする必要があります。これらのアルゴリズムは、さまざまな運転シナリオを想定した複雑なシーンをあらかじめテストしておかなければいけません。本講演では、再現性のある高密度なシーンに対して早期に判断テストを行えるキーサイトのレーダーシーンエミュレーター (RSE) を用いて、ADAS アルゴリズムを検証する画期的な方法をご紹介します。

5Gの最初のステップ：New Radioデバイスの設計課題をいかに解決するか？ パート1：5G New Radio規格 | キーサイト

5G NRにより、デバイスとコンポーネントのデザインには新しい課題が発生します。 この技術記事シリーズでは、通信スタックの下位レイヤーと、それらの課題の対処方法について説明します。

5G New Radio規格の基本

このeBookでは、5Gのビジョン、現在までに完了しているステップ、および5Gのビジョンの完全な実現のために必要な今後のステップについて説明します。

レーダー・カバレッジ・マップのモデリング

RF回路設計と信号処理効果を含む新しいカバレッジマップ手法を学びます。

高度な車載レーダーシステムの設計

高度な自動車用レーダーシステムのモデリング技術について学びます。これには、複数の送受信アンテナ、詳細なMMICモデリング、ノイズとインピーダンス不整合の影響が含まれます。

車載レーダー測定の精度を確保する

先進運転支援システム（ADAS）の主要な推進要因、不確かさの最小化、および人間の安全性に影響を与える測定精度を維持する方法について学びます。

リアルタイム・レーダー・レコーダーの設計

レーダー記録ソリューションを使用して、エミッタと妨害技術を検証する方法を学びます。

レーダードメイン全体にわたるパルス解析

脈波測定および解析における一般的な課題、それらの課題に対する解決策、ならびに精度を判定するために用いられる手法について学びます

レーダーシステムと信号解析

電磁スペクトラム作戦（EMSO）システムの性能を適切にテストし、保護するための手順を学びます。

5Gチャネルエミュレーション

チャネルエミュレーションは、無線デバイスや基地局のリアルタイムの性能テストを可能にします。

自動運転車レーダーセンサーテストブートキャンプ

センサー技術、レーダーセンサーの進化、それらがもたらすテスト課題、およびこれらの課題に対処するための方法論について学びます。

レーダーおよび衛星システムとの5G共存の影響

5Gとレーダーおよび衛星との共存に関する課題を検討し、関連する周波数帯、使用される評価指標、および利用可能な試験ツールについて概説する。