一般道自動運転用オープンソースソフトウェアの開発環境

10:00-10:45

本講演では一般道自動運転用オープンソースソフトウェアであるAutowareについて解説します。Autowareは自動運転に必要となる「認知」「判断」「操作」の機能モジュール一式を揃えた統合ソフトウェアプラットフォームです。特に位置推定、物標認識、経路計画、軌道生成、操舵制御について述べ、これまでの一般道実証実験の実績についてもご紹介します。

また、今後の実用化に向けて、リアルタイム性保証やシステム検証が重要であることに触れ、モデルベース開発の導入の是非についても述べます。

東京大学 大学院情報理工学系研究科
名古屋大学 未来社会創造機構
加藤 真平 准教授

車載制御ユニットに対するセキュリティの現状と対策~自動運転に向けて

13:00-13:45

自動運転を目指した動きの中、その快適さが話題になる一方、ネットワークへの接続により、セキュリティの問題が提唱され、その対策が検討され始めています。しかしながら、「セキュリティ」という言葉は多くの意味を持ち、その対策内容は多岐にわたります。

昨今の車載分野でのセキュリティの動向や実例と併せて、半導体から見たセキュリティについてご紹介します。

  • 車載セキュリティの最近の事例と解説
  • セキュリティ事例の分析
  • 取るべき対策の実例
  • HSM(Hardware Security Module)でできること

MathWorks からは、静的コード解析を用いた、組み込みソフトウェアのセキュリティ対策についてご説明します。Polyspace®を利用した静的解析により、セキュリティ脆弱性の検出し、ソフトウェアの安全性確保を実現する方法をご紹介します。

※本講演はルネサスエレクトロニクス株式会社様とMathWorksの共同講演となります。

ルネサスエレクトロニクス株式会社
第一ソリューション事業部 車載システムコア技術部
課長
山梨 晃 様
MathWorks Japan
アプリケーションエンジニアリング部
能戸 フレッド

振動加速度から乗り心地を推定し、他情報と同期表示する分析ツールの開発

13:45-14:30

乗り物の快適性において、振動乗り心地の品質は極めて重要です。しかし、乗り心地の最終判断は人間であり、乗り心地品質を向上するためには、人間が振動をどう感じ、乗り心地をどう判断するかを把握しなければなりません。また、乗り心地に影響する振動の把握こそが、効率的・効果的に乗り心地向上の実現に繋がります。したがって、以下の2点が両輪として機能する必要があります。

①人間の振動感度を反映した振動乗り心地評価
②乗り心地に影響する振動特定→発生原因の推定→対策

自動車分野では、①は専門ドライバによる官能評価が一般的ですが、線路も管理する鉄道分野では、検討すべき走行条件は多種多様で、各条件に対する官能評価は不可能です。このため、振動加速度から①を推定して管理や対策を行っています。

本講演では、鉄道分野を対象として、MATLAB®ベースで開発した、乗り心地分析プログラムをご紹介します。このプログラムでは、振動加速度から①を自動算出し、地点で同期をとった様々な他の計測データ(車両振動・軌道管理データ・線路線形・構造物など)を表示し、現場の技術者による②をサポートするためのものです。

MathWorksからは、鉄道技術総合研究所様にご提供したコンサルティングサービスにおけるキーポイントと、関連するデータ解析において広く便利にお使いいただけるMathWorks 製品の機能をご紹介します。

※本講演は公益財団法人 鉄道総合技術研究所様とMathWorksの共同講演となります 。

公益財団法人 鉄道総合技術研究所
人間科学研究部 人間工学研究室
主任研究員
中川 千鶴 様
MathWorks Japan
テクニカルコンサルティング部
日下志 友彦

モデルベースによる車載メータのGUI 開発と技術者育成の取り組み

14:45-15:30

近年の車載メータは液晶表示の大型化・複雑化が増しています。センサー類やナビゲーションなどの連動により、複雑な状態遷移を持つ GUI を開発する際、設計だけでなく、正しく動作するか確認することも重要な課題となっています。

画像モデルと遷移制御モデルを併用し、机上での設計検証を行う枠組みを作り、設計者やデザイナーが自ら簡易に仕様確認を行えるだけでなく、テストパターン生成を機械で行い、複雑な組み合わせのテストを行います。また、実機におけるテストでは前述のテストパターンを使うことにより机上と実機の信号のタイミングテストを自動で確認しています。

一方、ものづくり企業としてはモデルベース技術者の確保が難しい現状があります。国立大学の大学院生に実践的な開発を体感してモデルベースの有効性を自らの研究に生かしてもらうだけでなく、就職して即実践できる技術者として育成の取り組みをご紹介します。

MathWorksからは、MBD(モデルベースデザイン)を採用した高品質なHMI (ヒューマン・マシン・インターフェース) の効率的な開発ワークフローをご紹介します。自動車や航空機をはじめ、人間が操作する機械が年々複雑化していく中、人間と機械間のインターフェイスである制御パネルやメーターディスプレイなどのHMIも日々進化しています。HMIの品質の向上および開発期間短縮のポイントをMathWorks製品やディスプレイのグラフィックス設計用ソフトウェアを用いたデモを交えてご紹介します。

※本講演はカルソニックカンセイ株式会社様とMathWorksの共同講演となります 。

カルソニックカンセイ株式会社 CAE・MBEグループ シニアエキスパートエンジニア
埼玉大学 理工学研究科 教授
新井 正敏 様
MathWorks Japan
アプリケーションエンジニアリング部
リャン ティファニー

MATLAB Distributed Computing Serverを用いた効率的なMBD運用環境の構築

15:30-16:15

複雑化・巨大化する自動車システムの機能を向上し、かつ効率的に開発する手法としてモデルベース開発(MBD)が必須となっていますが、近年このMBDへの取組みはR&Dのみならず、企画から生産・サービスまでを通貫するものづくり全般へと拡大しつつあります。

そうした中、シミュレーションモデルの技術開発やモデル開発速度向上、等の課題に加え、新たにモデル運用における課題も顕在化してきました。MBDを全社展開して開発の効率を更に高めるためには、開発されたモデルを利用するユーザーの作業効率を高める仕組みが重要と考えています。

本講演では、この利用ユーザーの作業効率を高める施策の一つとして、システム最適化やパラメータスタディにおける大量Jobの高速化(作業効率化)にフォーカスし、MATLAB Distributed Computing Server™( を用い、それを誰でも簡単に扱えるようにした環境構築事例についてご紹介します。

また、MathWorksからは並列計算・シミュレーション環境を提供するParallel Computing Toolbox™およびクラスタ環境への拡張機能を提供するMDCSについてご紹介します。

※本講演はマツダ株式会社様とMathWorksの共同講演となります 。

マツダ株式会社
統合制御システム開発本部
アシスタントマネージャー
百田 浩一 様
MathWorks Japan
アプリケーションエンジニアリング部
吉田 剛士

FPGAを用いたモータ制御回路のモデルベース開発事例

16:30-17:15

富士通アドバンストテクノロジ株式会社(FATEC)では、富士通社内向けのLSI/FPGAの設計・開発を行なっており、近年は、社外のお客様向けの設計・開発にも携わってきています。

今回、社外のモータ制御装置を開発しているお客様より『マイコンを用いてソフトウェアにて実現していた機能を、制御周期高速化のため専用ハードウェアに置き換えて機能を実現したい』という要望があり、モデルベース開発での開発フローにおける開発期間の短縮を期待して、MATLAB®のHDL Coder™をHDLコード生成ツールに採用しました。

モータ制御装置のSimulink®リファレンスモデルをベースに、HDL生成が可能な実装用モデルを作成し、HDL Coderにて要求機能をハードウェア化して、FPGAにて実機動作確認まで行なった開発事例をご紹介します。

また、MathWorksからは、HDL Coder/HDL Verifier™を使用してFPGA開発を行うメリットを解説します。

※本講演は富士通アドバンストテクノロジ株式会社様とMathWorksの共同講演となります 。

富士通アドバンストテクノロジ株式会社 
複合回路技術統括部)LSI技術開発部 
大友 尉央 様
MathWorks Japan
アプリケーションエンジニアリング部
松本 充史

自動運転開発に向けた、MATLAB/Simulink活用ソリューションの提案

10:45-11:30

自動運転・ADASの分野では、画像やレーダー等各種センサーからの信号に対する高度なアルゴリズム開発が要求され、さらに開発されたものに対する大量の確認作業、また複雑化するシステムに対し制御ロジックを含めたシステム全体の検証等も必要となります。

この講演では、自動運転の開発に向けて、弊社の提供する各種アルゴリズム開発・システム検証環境を、海外における最新事例のご紹介も含めご紹介します。

Simulink®での制御設計に加えて必要となってくる、画像処理、機械学習による認識や、レーダー信号処理またセンサーフュージョンのシステム検討につきまして、3次元点群処理やディープラーニング等の最新機能を含めご覧頂きます。

また、Robot Operating System 向けソリューションや、制御を含めたシステムの構築、外界も含めた閉ループのシステムシミュレーション・検証環境についてもご紹介します。

MathWorks Japan
アプリケーションエンジニアリング部
乙部 雅則

高度化するエンジン開発へのソリューションのご提案・ご紹介
~モデル予測制御とVirtual Engine Calibration Optimization~

17:15-18:00

車両の排ガス・燃費規制は、今後ますます厳しくなると予想されます。より現実に即した基準に対応するには、さらなる高度な制御開発が必要となります。その一方で、開発効率化のため、開発期間の短縮やコスト低減も同時に求められています。

近年、複雑な制御対象に対して、より高性能なフィードバック制御を実現する手法として、モデル予測制御(MPC)が注目を集めています。MPCは制御対象の未来の振る舞いを予測しながら、各サンプリング時刻で最適化を行い、制御入力を決定する制御手法です。このような高度な制御設計は、シミュレーションを通じた仮想試作が大きな鍵となります。

また、従来エンジン開発におけるエンジンシステムのシミュレーションや最適化は、エンジンハードウェア・エンジン制御仕様やキャリブレーションと個々に行われており、全体最適が行われていないことが多いのではないでしょうか。さらなる開発の効率化を考えた場合、これらを開発の早い段階で、シミュレーション上で評価を行う必要があります。

これらに対応するソリューションをMathWorksからご提案・ご紹介します。

MathWorks Japan
アプリケーションエンジニアリング部 赤阪 大介
MathWorks Japan
テクニカルコンサルティング部 フローリン ナエ