ハードウェアの柔軟性を備えたプラットフォームによる大規模な自動運転の実現

自動車産業がソフトウェア定義の時代へと移行する中、先進運転支援システム (ADAS) やレベル2+の自動運転は、もはや差別化要因ではなく、基本的な要件となっています。

自動車メーカー各社はこの新たな現実に歩調を合わせるべく奔走しており、自動運転ソフトウェアに適したハードウェアの選定をはじめ、様々な課題に直面しています。

コンピューティングプラットフォーム、センサー、ECU、熱設計要件、パッケージの制約条件は、車両プログラムごとに大きく異なります。内燃機関車、ハイブリッド車、電気自動車 (EV) は、それぞれ固有の設計課題を抱えています。水冷式EVを生産していない OEM も多く、スポーツカーの場合、大型のECU を搭載する物理的なスペースがないケースも少なくありません。どのチップセットやセンサーを採用するかなどのソフトウェア定義車両 (SDV) のハードウェア決定は、そのほとんどが量産の数年前に行われます。このように複雑な意思決定プロセスと、自動運転プログラムの成功的な実装に求められる開発スピードを考慮すると、ハードウェアの柔軟性は選択ではなく必須です。

これは自動車産業に限った話ではありません。トラック、鉱山機械、農業機械を製造する OEM も同様です。Applied Intuition が自社の自動運転システム(SDS) を、当初から多様なセンサー、コンピューティングプラットフォーム、車両アーキテクチャ、産業分野を網羅するハードウェア非依存型プラットフォームとして構築したのも、まさにこの理由からです。

ハードウェアではなく、ソフトウェアがハードウェアに適応する仕組み

プラットフォームレベルにおいて、これは、パートナーと緊密に連携して生産性能に向けたソフトウェアとハードウェアシステムの共同最適化を図りつつ、ハードウェア環境全体にわたる柔軟性を維持することを意味します。

従来、多くの自動運転および先進運転支援システム(ADAS) ソリューションは、特定のハードウェアプラットフォームと密接に結びついていました。場合によっては、ソフトウェア スタックが特定のチップやリファレンス アーキテクチャ向けに過度に最適化されており、そのアプローチは単一の車両プログラムや垂直統合型企業には有効かもしれませんが、複数のプラットフォーム、サプライヤー、地域要件を管理するグローバルな OEM にとっては、極めて制約の多いものとなります。

Applied Intuition の SDS (Self-Driving System) は、異なる設計思想に基づいており、一貫した性能と安全性を実現するための柔軟な自動運転プラットフォームとして構築されました。SDS を活用することで、OEM は、新しいハードウェア技術が登場した際、新世代のセンサーや半導体がリリースされた際、あるいは新しいプラットフォームが登場した際に、それらをすぐに活用することができます。Applied Intuition の深い専門知識とハードウェアエコシステム全体にわたる緊密なパートナーシップを組み合わせることで、このアプローチは、プラットフォームの柔軟性を損なうことなく、特定の構成に合わせたターゲットを絞った共同最適化を可能にします。

このハードウェアに依存しないアーキテクチャにより、OEM は以下のことが可能になります：

• 市場投入までの期間を短縮する
• OEM のコスト、熱設計、パワートレインの制約に適合するコンピューティングプラットフォームを選択する
• 異なる車両セグメントに適したセンサ構成を選択する
• L2 から L4 への移行時に、同じ自律運転スタックを拡張する
• 車両プラットフォームのライフサイクルを通じて、新しいチップやセンサーに適応する

OEM 各社が納期に追われ、最も効果的で最小限のセンサー構成を目指している中、この柔軟性は極めて重要です。量産に至るまでの期間において、ハードウェアの入手可能性、コスト目標、サプライヤー戦略は劇的に変化する可能性があります。単一のハードウェア構成でしか動作しない自動運転スタックはリスクを生み出します。一方、プラットフォームを横断して適応できるスタックは、そのリスクを大幅に低減します。また、ハードウェアの直前の変更にも対応できるため、市場投入までの時間を短縮することも可能です。

ハードウェアとソフトウェアは共に進化しなければならない

自動運転システムが成熟するにつれ、ハードウェアとソフトウェアはますます緊密に統合されています。センサー、コンピューティング プラットフォーム、自動運転ソフトウェアは、もはや個別に開発することはできません。これらは一体となって設計・検証されなければなりません。プラットフォームレベルの柔軟性とシステムレベルの共同最適化を組み合わせたこのアプローチこそが、OEM が単一のハードウェアパートナーに縛られることなく、自動運転技術を拡張できるようにする鍵となります。

これは、Applied Intuition がハードウェア企業と協力する姿勢にもよく表れています。例えば、SDS は NVIDIA DRIVE のような最新の自動車用コンピューティングプラットフォーム上で動作するように最適化されており、自動車メーカーがさまざまな車両アーキテクチャにわたり、最先端の運転支援機能を展開できるようにします。同時に、Applied Intuition は LG イノテックのようなセンサーメーカーと緊密に連携し、カメラセンサーを開発およびシミュレーションワークフローに直接統合することで、自動車メーカーがシミュレーションと実地テスト環境の両方でセンサー性能を評価できるよう支援しました。

このような協力関係は、SDV 時代のより大きな産業の流れを示しています。つまり、ハードウェアとソフトウェアのエコシステムが共に進化してこそ、自動運転技術は拡大できるということです。自動車メーカーには、エンジニアリングの複雑さを軽減し、開発期間を短縮し、自動運転システムが開発段階から実走行段階へとより迅速に移行できるようにする統合ソリューションが求められています。

量産に向けた設計

しかし、ハードウェアの柔軟性だけでは不十分です。自動運転システムは、単なるデモ用車両やロボ タクシー プログラムではなく、実際の量産環境を考慮して設計されなければなりません。

SDS は、特殊なハードウェアではなく、低コストの一般市場向けセンサーと組み込みコンピューティング環境で動作するように構築されています。基本的なカメラ構成をサポートし、オプションでレーダーを追加できるほか、必要に応じてより高度な自動運転を実現するために LiDARを搭載することも可能です。目標は、小規模なフリートではなく、数百万台規模の車両に拡張可能な自動運転を実現することです。

この哲学は、安全性、検証、規制遵守の分野においても同様に貫かれています。自動運転ソフトウェアは、グローバルな安全基準を満たす必要があり、複雑な車両アーキテクチャ、インフォテインメントシステム、ECU と統合されなければなりません。SDS は、Applied Intuition のVehicle OS およびビークル インテリジェンス ツールと統合されており、自動車メーカーが車両の発売後も機能を継続的に開発、検証、改善できるよう支援します。

その結果は、単なる自動運転のデモではありません。世界規模で展開できるよう設計された、量産準備が整った自動運転システムです。

ソフトウェア定義車両 (SDV) 時代のプラットフォーム

車両がソフトウェア定義型へと移行するにつれ、自動運転システムは車両のライフサイクルを通じて継続的に進化していく必要があります。そのためには、新しいハードウェア、センサー、規制、AI 機能のすべてに柔軟に対応できるソフトウェアプラットフォームが求められます。

SDS は、こうした未来を見据えて設計されました。このアーキテクチャにより、自動車メーカーは現在 ADAS を導入すると同時に、時間の経過とともに、より高度な自動運転へと移行するための基盤を維持することができます。SDS はハードウェアに依存せず、Applied Intuition の開発および検証ツールと統合されています。そのおかげで、OEM は新しいハードウェアに合わせてシステム全体を再設計する必要なく、パフォーマンスを継続的に改善し、機能を追加し、モデルを更新することができます。

今後 10 年間で、自動車産業は機械的な性能によって定義されていた車両から、知能によって定義される車両へと移行するでしょう。そのような世界において、最も重要なプラットフォームはエンジンやトランスミッションではなく、時間の経過とともに適応し、拡張し、改善できるソフトウェアシステムとなるでしょう。

ハードウェアは変化し続けます。センサーは改良されるでしょう。コンピューティングプラットフォームは進化するでしょう。

成功する自動運転システムとは、そうした変化と共に進化するように設計されたシステムであるはずです。