現代の自動運転支援システムでは、車両の環境を正確に分析し、安全な運転操作を導き出すために、多数のセンサーが必要です。これらの ADAS および AD ソリューションの開発をさらに進めるために、ZF はクラウドベースの AI 対応検証サービス ZF Annotate を開発しました。
正確で信頼性の高いデータは、車両の高度な支援システムの開発に不可欠です。カメラ、レーダー、ライダー、超音波センサーは、車両が周囲の環境の 3 次元画像を作成するための情報を継続的に提供します。システムは、車両、人、車線、交通標識など、さまざまなオブジェクトをリアルタイムで認識する必要があります。
このセンサー データは、車両が常に「絶対的な真実」（業界では「グラウンド トゥルース」と呼ばれる）を受け取り、それに基づいて運転機能を計算して実行できるように、デジタルで正しく処理される必要があります。収集されたセンサー情報を信頼性が高く高精度の参照センサー セットと比較すると、精度が向上します。ここで、ZF Annotate が役立ちます。
クラウドベースのサービス ソリューションは、顧客自身の車両データと追加の ZF センサー データ記録 (参照測定) に基づいて、グラウンド トゥルースを提供します。ZF Annotate は、チェック対象のセンサー セットから独立した冗長セットアップとして機能し、路上を走行中に同じ情報に直面します。
記録されたデータはクラウドにアップロードされ、分析されます。人工知能により、関連するすべてのオブジェクトが正確にマークされ、分類され、属性が付けられ、一意の ID 番号が割り当てられ、移動するオブジェクトが追跡されます。このオブジェクト情報は、環境モデルの完全な説明の一部を形成します。
この注釈の後、ソフトウェアは高精度の比較測定を提供します。これにより、ZF Annotate はレベル 2+ からレベル 5 までの最新の ADAS/AD システムのテストとトレーニングのための高度な AI 対応検証ソリューションになります。
従来の類似システムでは、参照データの検証に主に 2D 注釈を使用し、距離と水平角度で環境をマッピングしていました。3D 対応の ZF Annotate は、データに高さ情報を追加します。
したがって、ZF Annotate の参照測定から得られる正確で信頼性の高いデータは、複雑な ADAS および AD システムの開発と微調整を大幅に加速することができます。これまで、参照データは従来、人間によって手動で注釈付けされていたため、このようなシステムの検証には多大な労力がかかり、それに応じて時間とコストがかかっていました。
ZF Annotate を使用すると、最短時間でグラウンド トゥルースを生成することができます。24 時間 XNUMX 日稼働可能な当社のクラウド ベース サービスは、市場と比較して驚くほど短時間で、品質を損なうことなく参照データの検証を完了します。
—運転支援システムおよびエレクトロニクス部門の研究開発責任者、クラウス・ホフモッケル
顧客の要件に応じて、基準センサーはテスト車両自体で使用されるか、追跡モードで使用されるかのいずれかになります。これは、別の基準データ車両に搭載されたセンサー セットです。追跡モードは、公共スペースでの駐車シナリオを評価する場合など、テスト対象の車両に大きな調整を加えることなく使用できます。
この適用の柔軟性により、ZF Annotate は特定のセンサー製造元に依存しなくなります。顧客のハイテク テスト車両を、通常はコストのかかる変更する必要もなくなります。そのため、顧客はすでに開始している開発プロジェクトにこのサービスを組み込むこともできます。
さらに、記録される参照データは、正面図だけに限定されません。顧客の要件に応じて、参照センサー セットは包括的な 360 度ビューを提供し、車両の周囲を詳細かつ正確に表現します。
ZF Annotate は、乗用車と商用車の両セクターのすべての車両クラスで使用できます。
ソースから グリーンカー会議
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