未来を牽引する自動運転車シミュレーション

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従来の道路やトラックでのテストはコストや時間がかかりすぎます。

OPAL-RTのシステムは、テストベンチをシミュレーションプラットフォームに移すことで、自動運転車をテストする際の障害を克服します。
OPAL-RTのシステムは、データ融合やディープラーニングから、LIDARなどの新しいセンサーに至るまで、車両に導入される新技術を統合出来る柔軟性を備えています。

最も重要な分野にイノベーションを

OPAL-RTは、Fortune誌の「世界の主要500社」に名前を連ねる企業、国際的な研究機関、大学、新進の起業家など様々なお客様に対して、エントリーレベルのシステムから、先進運転支援システム（ADAS）や自動運転（AD）等　最も需要の高い分野向けの、最先端の製品まで、広範なサービスラインを提供しています。

ロボット

鉄道

農業

eVTOL (空飛ぶ車）

オートモティブ

プロジェクトのすべてにOPAL-RT

OPAL-RTは、様々なシミュレーション手法（X-In-the-Loop）を提供し、開発サイクルのすべての段階で検証作業を加速します。

自動運転には、車両、駆動装置（エンジン/モータ）、制御装置(ECU)、センサー、運転者、道路環境など多くの要素が関係しますが、シミュレーション手法により、リアルタイムシミュレータで模擬する要素と実機を用いる要素が異なってきます。

Model-In-the-Loop (MIL) / Software-In-the-Loop (SIL)

シミュレータで模擬: 車両ハードウエア（ECU　モーションコントローラ等）
実機: 実機無し
目的: モデル・コード・プラットフォームの検証

Hardware-In-the-Loop (HIL)

シミュレータで模擬: 車両全体と環境
実機: 車両ハードウエア（ECU　モーションコントローラ等）
目的: 車両ハードウエアのテスト

Driver-In-the-Loop (DIL)

シミュレータで模擬: 　車両全体と環境
実機: ドライバー（ヒト）
目的: 自動運転車の開発に関するドライバーのフィードバック収集

Vehicle-In-the-Loop (VIL)

シミュレータで模擬: 　環境
実機: 運転者と自動運転
目的: 自動運転車に乗っているときの人間の行動と反応を研究

ウェビナー｜ADAS/ADシステムの開発　テスト　検証

これらのウェビナーでは、テストベンチをシミュレーションプラットフォームに移行することで、自動運転車の制御やADAS全体をテストする際の障害を克服する、リアルタイムシミュレーションの役割について詳しく説明しています。

デジタルツインを使用してADASシステムを開発する方法

Part I How Digital Twins are Used to Develop ADAS Systems

Part II Autonomous Vehicle’s Digital Simulation Challenges

Part III Scale a Simulation Toolchain for Higher Levels of Autonomy

自動運転車の構築と検証にデジタルシミュレーションを使用する方法

Part I Technological Challenges and Solutions

Part II Demo Orchestra | System Validation Platform

自動運転ソリューションのハイライト

センサーとデータの融合

カメラ、GNSS、LiDAR、レーダーなどの複数のセンサーをシミュレートして、3D環境での距離、速度、その他のデータを推定します。
さらに、予測や決定を行うために、これらのさまざまなデータソースを組み合わせます。

ディープラーニング

ディープラーニングモデルをシミュレートすることで、リスクを軽減し、市場投入までの時間を短縮します。
OPAL-RTのソリューションは、車両が歩行者、環境標識、物体を読み取って検出する際の精度を向上させるのに役立ちます。

通信プロトコル

CAN / CAN-FD / CANopen、Lin、Automotive Ethernetなどの業界標準の通信プロトコルをエミュレートし、可能な限り現実的なリアルタイムシミュレーションを実行します。

オールインワンのテスト環境

RT-LABは、モデルが現実の世界と対話しながら、仮想環境での自動運転車の完全な設計、統合、テスト、および検証を可能にするオールインワンのテスト環境です。

コスト、市場投入までの時間、およびプロジェクトのリスクが軽減されます。
RT-LABは、MATLAB /SimulinkR、CARLA、PyTorchなどと完全に統合されており、エンジニアが複雑さに関係なく、アプリケーションを迅速に開発および検証できる理想的なツールです。

MATLAB/Simulink®ベース・プラットフォーム

ソフトウェアのハイライトと利点

特徴

RT-LABは、以下を可能にする堅牢なフレームワークです。

ステップ・バイ・ステップデバック
大量データ記録
テストシナリオのカスタマイズ
シミュレーション中に　入力、出力、内部信号にアクセス可能

協調シミュレーション(Co-simulation)

より良いモデル統合は、より良いパフォーマンスを意味します。
RT-LABには、さまざまなプログラミング言語やプロバイダーのモデルを簡単に統合できる協調シミュレーションツールボックス（Orchestra）も含まれています。

デジタル資産

CARLAを使用して、オープンなデジタル資産（都市のレイアウト、建物、車両）を探索します。
センサー群の柔軟な仕様、環境条件、すべての静的および動的アクターの完全な制御、マップ生成などをサポートします。

機械学習(マシンラーニング)

研究プロトタイピングから本番展開へのパスを加速するためのツールとライブラリの豊富なエコシステムをユーザーに提供する機械学習フレームワークであるPyTorchを使用して深層学習モデルのパフォーマンスを向上させます。

OPAL-RTの自動運転車両ハードウエアプラットフォーム

OPAL-RTは、自動運転車の設計、統合、テスト、検証に取り組むエンジニアや研究者の高まるニーズを満たすために作成された、費用対効果が高く、高性能なデジタルシミュレーターOP5042XGを提供します。

ハードウエア概要

プロセッサー: 2x Xeon Silver 4112 (2.60GHz)
グラフィックカード: 1x MSI GeForce RTX 3060
接続仕様: Ethernet, RS-232, VGA, 2x USB 2.0 ports
拡張機能: 6 PCI Express slots
サイズ: 16.93″ (W) x 6.93″ (H) x 18.43″ (D)

ユーザー能力の拡大

Autonomous Vehicle Platform（OP5042XG）は、I/Oまたは通信ネットワークの量を拡張するためのさまざまなリアルタイムシミュレータープラットフォームと互換性があります。

OP5707XG | High-end performance

OP5707XG I/Osを介して実デバイスを接続します。

OP5707XGは、比類のないハイエンドIntelRマルチコアプロセッサ、FPGAパフォーマンス、およびトップレベルの要件を満たす光接続を提供します。

NI PXI | National Instruments

I / O、カメラ、GNSS、LiDAR、レーダーなどの複数のセンサーを接続出来ます。

OPAL-RTシステムは、自動テストおよび自動測定アプリケーション向けのさまざまなNIのPXIおよびPXIExpressシャーシと互換性があります。

協調シミュレーション

RT-LABの協調シミュレーションツールボックスであるOrchestraは、すでにテストされインテリジェントな車両ソリューション群に統合されているシミュレーションツールが使用出来ます。

OPAL-RTは、より多くのカスタマイズ要求のために、さまざまなプログラミング言語、プロバイダーからのモデルを統合し、ユーザーのシステムの機能を拡張する専門知識のサポートを提供します。