ASAM OpenSCENARIO 2.0 –人類にとってかなり大きな一歩

Foretify

2021.11.24

ASAM OpenSCENARIO2.0

by Sharon Rosenberg | 18 November, 2021

タイトルを見て、我を忘れているのではないかと思われるかもしれませんが、「自動車産業の未来は想像力をかきたてる」と考えてください。

それは、私たちの日常生活や社会生活、さらには都市の人口構成にまで革命を起こす可能性を秘めています。現実とこの理想的な未来の間には、無限のシナリオ空間と有限の資源という壁が立ちはだかっています。残念なことに、ほとんどが手動でサイロ化されたソリューションを使用しているため、この壁を越えることができません…しかし、今(もうすぐ)OpenSCENARIO 2.0が登場します。

OpenSCENARIO 2.0とは?

ASAM(Association for Standardization of Automation and Measuring Systems)は、自動車の開発やテストにおける標準化を推進する非営利団体です。

例えば、ASAM OpenDRIVEは、拡張可能なマークアップ言語(XML)の構文を使った道路ネットワーク記述用の共通基盤を提供するための標準フォーマットです。OpenSCENARIO 2.0(OSC2.0)は、自動運転システムの安全性と効率性を開発し、検証し、妥当性を確認するためのASAMの次の標準言語です。簡潔で読みやすい最新の構文を採用しています。

OpenSCENARIO 2.0の特徴は?

OSC2.0はまだリリースされていないので、コードを紹介することはできませんが、言語の構文についてはいくつかの素晴らしい決定がなされ、鍵となるOSC2.0革命は、シナリオの意図を機械で読める形式的な方法で捉えることができるようになったことです。OSC2.0では、数学的な制約条件を用いて、アクター(車両や人物など)とその行動の時間的な依存関係をとらえることができます。つまり、OSC2.0のシナリオは、人間のテスト作成者が手作業で行わなければならないようなテストを、インテリジェントマシンで処理することができるのです。以下に、その効率化の例をいくつか集めてみました。

自動化 – OSC2.0では、知能を持った機械に抽象的な操作方法や位置を教え、その知識に基づいて知的かつ繰り返し、テストシナリオを生成、実行させることができます。例えば、制約を利用して、カットインのシナリオ(自車両の後ろから出て、自車両の前の同じ車線に入る)を機械に教え、様々な場所で、様々な速度と距離で実行するように要求することができます。この機械は、物理的なテストプラットフォーム(HILなど)と仮想的なテストプラットフォーム(SILなど)の両方に対応し、シナリオ作成を自動化することができます。シナリオを任意の場所や速度に自動調整したり、他のシナリオとインテリジェントにミックスすることができます。従来は試行錯誤しながら人間が介在しなければならなかったシナリオのフェーズやパラメータ間の推論や計算を、機械で実現することができます。これにより、1つの抽象的なシナリオから何百万もの意味のある有効なシナリオを生成することができます。

インテリジェントマシンを活用して自動化を実現
図1:インテリジェントマシンを活用して自動化を実現

熟練度とスピードを備えたインテリジェントマシンは、他の手段よりも早く、意味のある細かい制御が可能な高スケールのシナリオに到達することができます。機械は、自律走行車の予測不可能な行動にシナリオの進行を調整することもできます。

測定可能性 – OSC2.0では、ユーザーはインテリジェントマシンが目指すテスト目標を正確に記述することができます。検証と妥当性確認(V&V)のカバレッジ目標は、現実の統計、ODD要件、リスク計算、またはエンジニアリング判断から得られます。マシンは、ユーザーが指定した目標を理解し、すべての要件を満たそうとし、達成されたカバレッジ目標と達成されなかったカバレッジ目標の正確なレポートを作成します。無限のテスト空間に対応するためには、目標を設定し、それをスケールで測定できることが重要です。

最適化 – インテリジェントマシンは、ODDやプロジェクトの目標だけでなく、シナリオの意図も理解しています。そのため、特定のニーズに最適化されたテストリグレッションを作成し、すでに探索された領域の実行を避けることができます。何十万ものシナリオを手作業で分析して、特定の要件に対してどのシナリオが関連しているのか、あるいは冗長なのかを理解しようとすることは、人間にとっては非常に時間のかかることですが、機械であれば簡単に自動化することができます。例えば、ACCの自動化機能に焦点を当て、冗長で無関係なシナリオを実行しないようなリグレッションを作成するよう、機械に命令することができます。

測定可能性と最適化
図2:測定可能性と最適化

未知のシナリオの発見 – 自律走行システムがODDの未知のシナリオ空間で適切にテストされているかどうかを確認するという課題(例:SOTIFで要求されている)は、OSC2.0が支援できるもう一つの場所です。マシンがカットインを理解して独自にランダム化すれば、ユーザーが見落としていた複数の条件を探ることができるかもしれません。いくつかのシナリオ属性を指定したり、既知の2つのシナリオをミックスしたりしても、残りのシナリオはランダムに生成されるので、すべてのテストに驚きの要素があります。OSC2.0のセマンティクスは、シナリオの真のランダム化を可能にするものであり、変化させやすいパラメータの浅いファジングではないことに注意してください。速度と距離、加速度と速度には依存関係があり、これらの組み合わせにより、全く異なる道路セグメントが必要になることもあります。本当の価値は、相互依存性を解決して距離、遅延、場所をランダムにし、ユーザーの目標に合わせてマシンがシナリオを計画することです。 ユーザーはいつでも、現実世界の分布やエッジケースのシナリオを選択して、リスクの次元を探ることができます。

未知の発見
図3:未知の発見

下にリンクを記すビデオは、高速道路への合流という抽象的なシナリオからランダム化された実行例です。これまでのランダムシナリオの多くは、自車両は高速道路への合流に成功していました。しかし、この動画では合流に失敗しています。自車両が道路から逸脱した理由を分析する必要がありますが、位置、距離、速度などのパラメータをランダムに設定してシナリオを生成することで、潜在的なバグが露呈しました。

テスト実行プラットフォーム間の標準言語 – SIL、HIL、テストトラック、ストリート走行など、実行したいシナリオが大きく重なっています。現在利用可能な様々なシミュレータは、知覚的に優れている、車両力学的に優れているなど、異なる強みを持っているため、複数のシミュレータを使用する必要があります。OSC2.0では、同じシナリオを移植し、すべてのプラットフォームで結果を相関させることで、それぞれのテストプラットフォームの強みを活かしながら、異なるチーム間の橋渡しをすることができます。シミュレータ独自の言語を使用すると、ユーザーは特定のシミュレータに縛られ、品質の低下や手間のかかる重複作業を余儀なくされる可能性があります。業界全体がOSC2.0を支持し、技術開発を行うことは、業界を世界規模で前進させるための正しい方法です。

再利用とODDにとらわれない既成コンテンツ– デジタルトランスフォーメーションについては、自動車業界はまだ準備ができていませんでした。型の継承、拡張性、モジュール化などの基本的なソフトウェア機能は、シナリオ作成の専門用語には含まれていなかったのです。例えば、車両のカテゴリーをトラックかセダンに定義することができます。シナリオの中でトラックがランダムに指定されたり、リクエストされたりすると、その車両は自動的にトラックの寸法や特性を持つようになります。シナリオの中でトラックが任意に抽出されたり、要求されたりした場合、車両は自動的にトラックの寸法と特性を持つことになります。このような基本的なソフトウェア機能により、OSC2.0のコードを書いたりメンテナンスしたりする量をさらに減らすことができます。ロケーションやODDにとらわれないOSC2.0の機能にこれらのソフトウェア演習を加えれば、業界は真に再利用可能なOSC2.0準拠のテストスイートを作成するために必要な機能をようやく手に入れることができます。

要約すると、OSC2.0革命(自動化、測定可能性、最適化、テスト実行プラットフォーム間の標準言語、再利用、既製のコンテンツ)は、業界の効率性と徹底性に革命をもたらすということである。上記のような価値を提供するソリューションは現在すでに存在しており、OSC2.0のユニークな機能を活用してシナリオの意図を汲み取ることができるソリューションは、今後さらに増えていくでしょう。

さて、OSC2.0の価値を確認したところで、OSC2.0規格の過去・現在・未来について少し触れてみましょう。

OpenSCENARIO2.0はどこから生まれたのか?

下図は、M-SDLからOpenSCENARIO 2.0へのジャーニーマップを示しています。

オープンM-SDLからOpenSCENARIO 2.0へ
図4:オープンM-SDLからOpenSCENARIO 2.0へ

制約を介してシナリオの意図を捉え、測定可能なカバレッジ目標を設定し、最適化を行い、SWを実現する機能は、2017年1月にForetellix社がオープンなM-SDL言語の一部として導入しました。私たちは標準化を強く信じており、この言語はパブリックドメインに公開され、何百もの企業がダウンロードできるようになっています。最終的に、私たちはオープンなM-SDLの構文とコンセプトをパブリックドメインとASAMに提供し、OpenSCENARIO 2.0を開発するために、複数の献身的なパートナーと共同で多くの労力を費やしました。

Foretellixは今後もOSC2への貢献を続けるのか?

Foretellixは、業界の利益のために、OpenSCENARIO 2とその将来のバージョンの進化に貢献し続けることを約束します。それと並行して、ユーザーのニーズに応え、技術と言語の両方を前進させていきます。

OSC2.0のインテリジェントマシンはいつ利用可能になるのか?

現在、少なくとも9社のベンダーが、OSC2.0をサポートすることを発表しています。Foretellixは、過去数年にわたり、OSC2.0の可能性を完全に実現するために必要なネイティブエンジンをForetifyインテリジェントマシン内に開発してきました。当社の技術は、ADやADAS機能の開発やテストのために、大手OEMやTier1企業で長年にわたって使用されています。この技術には、自動化、方法論、および仮想化プロセス全体に関する専門家のV&Vコンサルティングが常に付随しています。

詳細をお知りになりたい方は、下記のボタンより「Taming Infinity with OpenSCENARIO 2.0」ウェビナーにご登録ください。このウェビナーは、OpenSCENARIO 2.0のさまざまな言語機能について、当社のエキスパートが解説するシリーズの第1回目です。このシリーズでは、シナリオ・コーディング・ガイドラインから始まり、方法論やフローに至るまで、知識を深めることができます。また、インテリジェントマシンと、制約ソルバーやオプティマイザーなどの様々なエンジンについてもご紹介します。

ForetellixのOSC2.0自動化フローとソリューションについて詳しく知りたい方は、バーチャルメカニクス営業部までお問い合わせください

安全運転でよい旅を!


M-SDLについて

【技術ブログ】M-SDL 21.05.0.1 をリリース



この記事は、Foretellixによるブログ記事を、株式会社バーチャルメカニクスにて翻訳加筆修正したものです。原文はこちら

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