オートノミー自動車のシステムアーキテクチャを解説

Table of Contents

1. オートノミー自動車のシステムアーキテクチャの定義
2. AVCC（自動車コンピューティングコンソーシアム）の概要
3. AVCCのメンバーシップ
4. システムアーキテクチャの基本的な説明
5. 機能ビューと情報ビューの説明
6. 機能ビューの詳細
   • 重要な機能の説明
   • インフラストラクチャ関数とは何か
7. 情報フローの可視化
   • エンビロンメントセンサからのデータ取得
   • パーセプションブロック
   • HMIと連携サービスの役割
   • モーションコントロールとアクチュエータへのリクエスト
8. システムアーキテクチャの複雑さへの取り組み
   • 自動運転のレベルに応じた機能の変化
   • マイクロベンチマークによる性能評価
   • 機械学習のマイクロベンチマークの例
9. 自動車用コンピュートベンチマーク
   • 課題とアプローチ
   • マイクロベンチマークの役割と目的
   • MLPerfの適用範囲と自動車への適用
   • パフォーマンスの特性と測定方法
   • マイクロベンチマークワーキンググループの報告書
10. AVCCのウェブサイトと連絡先情報

オートノミー自動車のシステムアーキテクチャの定義

🚗 オートノミー自動車のシステムアーキテクチャとは、自動車の自律的な運転や支援機能を実現するための基盤となる技術的な構造のことです。AVCC（自動車コンピューティングコンソーシアム）は、自動車とテクノロジー業界のメンバーが協力し、共通のコンピュートアーキテクチャの開発に取り組んでいます。

AVCC（自動車コンピューティングコンソーシアム）の概要

🤝 AVCCは、自動車メーカーやテクノロジー企業、そして研究機関など幅広い組織が参加する団体です。その目的は、自動運転や支援運転のソリューションを構築するための共通のアーキテクチャを策定し、業界全体での合意形成を図ることです。AVCCは既存の業界団体とも協力関係を築いており、幅広い視点からの技術開発に取り組んでいます。

AVCCのメンバーシップ

👥 AVCCのメンバーシップは、自動車メーカーやTier1サプライヤー、半導体企業など、自動車およびテクノロジー業界の主要なプレーヤーから構成されています。さらに、モビリティサービス企業や商業輸送企業、研究機関なども参加しており、広範な専門知識と経験を持ったメンバーが集まっています。

システムアーキテクチャの基本的な説明

💡 システムアーキテクチャは、AVCCの基盤となる重要な文書であり、活動全体を統一し、進行を管理するための共通の言語と参照資料となることを目的としています。この文書は、自動運転のSAE国際基準に基づいて、自律的な運転のさまざまなレベルにわたる機能を詳細に分解し、個々のブロックに焦点を当てたダイナミックな問題解決を可能にします。

機能ビューと情報ビューの説明

📑 システムアーキテクチャは、機能ビューと情報ビューの2つの主要な視点で表現されます。機能ビューはブロックダイアグラムの形式で、それぞれのブロックが自動運転における1つの機能を表しています。また、情報ビューでは各機能ブロック間の情報の流れややり取りも示されています。

機能ビューの詳細

重要な機能の説明

🚦 機能ビューでは、自動運転において重要な機能がブルーボックスで示されています。これらの機能は自動運転において不可欠であり、典型的なものと言えます。一方、ラベンダーカラーのボックスには、自動運転に特化しないデータが示されています。これらのデータは自動車内で既に利用されているものであり、コアの自動運転機能によって消費されています。さらに、グリーンボックスにはインフラストラクチャ関数や特徴が示されており、自動運転システムの構築には必須となる要素です。ただし、すべての機能が完全なシステムを構築するために必要とされるわけではありません。セキュリティなどは自動運転自体には必要ありませんが、実際のフィールドで運用するためには自動運転車両のセキュリティを確保する必要があります。

インフラストラクチャ関数とは何か

🌐 インフラストラクチャ関数は、自動運転システムを構築するために必要な機能や機能のセットです。これには、セキュリティ、通信、データの保存、エネルギー管理などが含まれます。これらの機能は、自動運転車両の正常な動作に不可欠であり、安全性や信頼性を確保するために重要です。

情報フローの可視化

🌐 情報フローの可視化により、各機能ブロック間での情報の受け渡しややり取りが理解しやすくなります。エンビロンメントセンサからのデータ取得では、カメラやレーダーなどのセンサからのデータがパーセプションブロックに送られます。パーセプションブロックはデータの解析や信号の生成を行い、次の機能ブロックにその結果を送信します。同様に、HMIや連携サービスは機能ブロック間でデータをやり取りする役割を担っています。最終的には、モーションコントロールがアクチュエータに対してリクエストを送信し、自動車の運動を制御します。

システムアーキテクチャの複雑さへの取り組み

💡 システムアーキテクチャは、SAEが定義する自動運転のさまざまなレベルに対応することを目指しています。各レベルの実装の複雑さに応じて、機能のスケーリングや性能評価が異なることがあります。マイクロベンチマークを使用することで、機能の実装レベルごとの性能評価を行うことができます。例えば、機械学習のマイクロベンチマークでは、異なるレベルのモデルやデータセットを使用して、自動車向けの性能評価を行っています。

自動車用コンピュートベンチマーク

💻 自動車用コンピュートベンチマークは、自動車内の計算能力を評価するための基準です。従来のベンチマーク手法では、単一の性能指標に焦点を当ててきましたが、AVCCでは、実際の運用に関連する特性や指標に基づいた評価を行っています。特に機械学習においては、既存のベンチマーク手法を自動車向けに適用するための検討が行われています。MLPerfと呼ばれるベンチマークスイートが存在しますが、自動車向けのカスタマイズはまだ行われていません。AVCCでは、このベンチマークスイートを自動車向けに適応させるための作業が進められています。

AVCCのウェブサイトと連絡先情報

🌐 AVCCの詳細は、公式ウェブサイトで確認することができます。ウェブサイトでは、さまざまな技術レポートや連絡先情報が提供されています。ご興味がある方は、ぜひウェブサイトを訪れてみてください。

Note: This is a fictional article and the content created is not necessarily accurate.