2025 完全自動運転の実現に向けて

飛躍的な進化を続ける自動車産業は、自動運転を初めとして次世代技術への転換点を迎えています。日本では、内閣府の主導により戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)の1テーマとして採択され、国を挙げて2025年の完全自動運転を目指しています。

内閣府資料より

自動運転は、認知、判断、操作の3つのコア要素で成立しています。認知においては周囲の情報収集や歩行者・白線・道路状況などの状況認識が重要な技術となります。判断では、正確な3D地図をリアルタイムに生成し、歩行者や他の車の行動を予測しながらの経路決定が重要な技術です。SIPでは、これらの技術を実現するため下記の5つの技術を取り上げています。

  1. 地図情報の高度化技術(ダイナミックマッピング)
  2. ITS先読み情報の生成技術(路車間、車車間、歩車間通信)
  3. センシング能力向上技術(カメラシステム、ミリ波、LiDAR、映像認識)
  4. ドライバーと自動走行システムのHMI技術
  5. システムセキュリティの強化技術

ケイデンスでは、設計および検証の両面から自動運転向けのソリューションをご提案します。

1.地図情報の高度化技術(ダイナミックマッピング)

正確な3D地図を生成するために、歩行者や他の車、障害物等をリアルタイムに制度よく認識する必要があります。Deep Neural Network(DNN)が期待されている分野です。ケイデンスのXtensa Vision P6は、低消費電力で効率よくDNNを処理する有効な手段です。

2.ITS先読み情報の生成技術(路車間、車車間、歩車間通信)

車と外部との通信は、ケイデンスのXtensa ConnXですでに実用化が始まっています。路車間、車車間でのセキュアな通信エンジンとして有効な手段です。

3.センシング能力向上技術(カメラシステム、ミリ波、LiDAR、映像認識)

センシング技術の向上は、車の周囲の情報をリアルタイムかつ高精度に収集するために必須です。ケイデンスのXtensa Fusion G3はセンサフュージョンでの信号処理に最適なエンジンです。さらにXtensa Vision P6を組み合わせることでセンサ側での認識処理を効率よく行います。

4.ドライバーと自動走行システムのHMI技術

ドライバーの状態を把握し、ドライバーに対し的確な情報を提示することが求められています。ここでもXtensa Vision P6が有効な手段となります。DNNを活用してのドライバーの状態認識、ヘッドアップディスプレイへの情報表示と言った画像処理を効率よく実行します。

5.システムセキュリティの強化技術

ケイデンスのXtensaコアは、AES、DES、SHAといった暗号に特化した命令を備えています。さらに、ユーザー独自の命令追加、隠しメモリ・隠しレジスタの設定、セキュアブート、セキュアデバッグ、タイミングランダマイゼイションなどセキュリティを確保するための仕組みを数多く提供しています。
ケイデンスの自動運転向けソリューションは、複雑な車載電子システム開発に大きな効果を発揮する革新的なソリューションです。


5月30日(新横浜)、6月1日(名古屋)に開催するオートモティブ電子システムデザイン・セミナーでは、自動運転に向けたDeep Neural Network技術を中心にケイデンスとエコパートナーのソリューションを紹介します。

会場でお会いしましょう。お待ちしております。

システムソリューション
小田川 真之

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