ADASエンジニアリング・サービス
先進運転支援システム（ADAS）と自律走行は自動車業界に革命をもたらし、自動車の安全性、効率性、運転体験を向上させている。ADASの将来は、AI、センサー・フュージョン、拡張現実（AR）、OTA（Over-the-Air）アップデートによって推進され、継続的な改善と交通安全の強化が保証される。
アローオートモーティブCoEは、先進センサー（カメラ、レーダー、ライダー）の統合、ADASアルゴリズムの最適化と移植、AutosarベースのECU開発、ドライバーモニタリングシステム、AIベースのデータアノテーション、モデルベースの開発、検証、各種ADAS/AD機能のテストなど、包括的なADAS/ADソリューションを提供しています。
ADASアプリケーションの実績
主要サービス提供内容
アルゴリズムの最適化／移植
- 物体検出と歩行者検出のためのアルゴリズムの最適化とターゲットプラットフォームへの移植
カメラ/ビジョンベースのソリューション
- カメラモデル、アルゴリズム、MLモデルのトレーニングと移植
- 画像/ビデオ調整、ビデオ分析、レンズ歪み補正
データソーシングとアノテーション
- アルゴリズムトレーニング、2D/3Dラベリング（バウンディングボックス、キューボイド）、セマンティックセグメンテーション用の画像/ビデオデータ
センサー＆データ・フュージョン
- センサー経験 - カメラ、レーダー、ライダー、超音波など
- 作動/警告のためのマルチセンサー入力の融合
接続性と前処理
- 様々なプラットフォームへの接続性とドライバー
- 低メモリDSP/GPU/ISPのパフォーマンス最適化
コンピュート・プラットフォーム
- マルチコア/OS/SoC上でのヘテロジニアス・プラットフォーム・ベース実行
事例研究
歩行者と物体検出アルゴリズムの最適化とHydra DSPへの移植
- アルゴリズムの最適化と移植 -独自の物体検出（OD）と歩行者検出（PD）アルゴリズムを、制約のあるメモリ環境向けに最適化し、移植することに成功。
- メモリとパフォーマンスの最適化 -メモリオーバーレイを使用して、32KBの命令メモリと8KBのデータメモリ内で4つのADASアルゴリズムの実行を適合させながら、720×480の解像度で～30fpsを達成。
- アルゴリズムの適応と統合 -効率的なADAS処理のために、カメラモデル（フィッシュアイからピンホールへ～5K LOC）、OD（～110K LOC）、KCFトラッカー付きPD（～80K LOC）を移植し最適化。
- 効率的なコード実装 -三角関数の演算を含むPCベースのC++浮動小数点コードを、オーバーレイを使用して最適化された組み込みC言語に変換し、Hydra DSP上でのシームレスな実行を実現しました。
ADASアルゴリズムの移植 - サイド・ビュー・ミラー・モニタリング
- 最適化されたADASアルゴリズムの移植 -Broadcom 89107およびHydra DSPプラットフォーム上で、サイド・ビュー・ミラー・モニタリング用の光自己診断（OSD）およびカメラ・キャリブレーション・アルゴリズムの移植に成功。
- メモリとパフォーマンスの最適化 -メモリの空き容量が少ないにもかかわらず、8つのDSPコアのうち2つだけを効率的に使用しながら、720×480の解像度で～30fpsを達成（命令メモリ32KB、データメモリ8KB）。
- 機能強化 -ブラインドスポットモニター、グレア認識、土壌検出機能を開発し、運転の安全性を向上。
- 効率的なデータ・ハンドリングと処理 -浮動小数点から固定小数点への変換と最適化されたDMAオペレーションを実装し、ARMとDSP間のシームレスな処理を共有メモリなしで実現。
ADASの機能強化とアルゴリズム検証
- ADAS機能の強化 -状況認識を強化するためにRADARとカメラのセンサーフュージョンを統合することで、アダプティブクルーズコントロールとエマージェンシーブレーキアシストを改善。
- 高度なシミュレーションとテスト -3D環境モデリングを開発し、雨、霧、雪などの多様な条件をシミュレートすることで、堅牢なアルゴリズムの検証とフィージビリティ・スタディを実現。
- ISO26262 & Automotive SPICE Compliance -MISRAコーディング・ガイドライン、厳密な単体および統合テスト、フィールド・テスト・サポートにより、安全性と信頼性を確保。
- 最適化されたパフォーマンスと再利用性 -モジュール化された再利用可能なコードを提供し、テストカバレッジを向上させ、シミュレーションベースの検証により市場投入までの時間を短縮。
AI-MLベースのドライバー行動評価とモニタリング
- AIベースのドライバーモニタリング -リアルタイムの注意散漫評価と警告生成のために、9つのドライバー行動（例：テキスト、食事、電話での通話）を検出するモデルを開発。
- 高精度ディープラーニングモデル -VGGNetとResNetに3万5000枚以上の画像データセットを用いて伝達学習を適用し、85%の精度を達成。
- 効率的なエッジデプロイメント -TensorRTとDeepStreamを使用して、サーバで学習したモデルをキャビンカメラデバイス（227×227 @ 30 FPS）に移植することに成功し、リアルタイム処理を実現。
- 車両の安全性向上とコスト削減 -1000台以上の大型車両のライブ監視を可能にし、ドライバーの注意散漫を50%削減、事故率を下げ、保険料を削減。
LIDARベースの衝突認識システム
- 高度な衝突防止 -360度の環境をリアルタイムで監視する有線・無線LIDARベースのシステムを開発し、工場フロアの安全を確保。
- エンド・ツー・エンドのシステム開発 -LIDARセンサーと触覚フィードバックを統合し、フィージビリティ・スタディ、ハードウェア設計、組み込みソフトウェア開発、コンポーネント選定を実施。
- 職場の安全性向上 -ドライバーへのリアルタイムアラートが可能になり、危険な事故を大幅に減らし、従業員と車両の機動性を向上。
- コストとリスクの削減 -訴訟リスクと事故関連の補償コストを最小限に抑え、より安全で効率的な製造環境を実現。
受賞歴と表彰
次世代EV充電ステーションの開発
PTIデジタルプラットフォーム開発によりISGデジタル事例研究賞を受賞
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