自動運転システムの評価とそれを支える評価基盤の概要
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August 30, 23
スライド概要
2023/8/29「自動運転の評価を支えるHybrid Cloudテストパイプライン」
発表者：徳永 誠
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各ページのテキスト
TIER IV AUGUST TIER /IV2023 TITLE 自動運転システムの評価と それを支える評価基盤の概要 2023 / 08 / 29 1
TIER IV 01 / Autonomous Driving System 02 / Evaluation Strategy Agenda 03 / Our Products 2
TIER IV Speaker Career ~ 2017 .3 九州大学大学院システム情報科学府 修士課程 非マルコフ制約を用いた多物体追跡 ~ 2018.6 株式会社ワークスアプリケーションズ SRE、システム開発 Makoto Tokunaga CI/CD Team Lead 2018.7~ 株式会社ティアフォー 運行管理システムと接続する車両のクライアント開発 CI/CDのクラウド基盤の開発・チームリード 3
Autonomous Driving System 01 4
TIER IV Why Autonomous Driving？ 世界で交通事故により年間 130万人が死亡 毎日ボーイング 787が約12機墜落している換算 自動車の運転による拘束 車社会のアメリカでは毎日の通勤に平均 1時間かかっている 5 https://www.jasic.org/j/14_automated-driving/pdf/sympo5.pdf
TIER IV What is Autoware? Autowareは、LinuxとROSをベースとした、世界初のオープン ソース⾏動運転ソフトウェアで、⾏動運転を設計する上で必要な 全ての機能を有している。 ティアフォーはAutoware開発をその設立当初からリードし、安心 30+ 20+ 500+ VEHICLES COUNTRIES COMPANIES ・安全な自動運転の実装のために数々の実地⾏⾏を世界中のさ まざまな環境下で⾏っている。 AutowareはThe Autoware Foundation (AWF)の登録商標 6
TIER IV Web.Auto Overview CI/CD PIPELINE SIMULATION 自動運転ソフトウェアのビルドとシミュレーションによる膨大なテストケースの実行をサ ポートするクラウド基盤およびシナリオやマップの編集ツール 自動運転ログからのリアルなイベントの再生成やシナリオベースのシミュ レーションおよび仮想センサーを利用したシミュレーション Build Test Dataset, ML Models Autonomous Driving Dev. Cycle Development Vehicle Data DATA MANAGEMENT 自動運転車両からの効率的なデータ収集と管理 および学習やテストのためのデータ検索 Maps, Scenarios Data Collection Deployment Firmware Images FLEET MANAGEMENT Operation 自動運転車両の管理およびスケジューリング、 データの事後分析、 OTAアップデート REMOTE OPERATION 遠隔からの運転、車両状態のモニタリング 7
Evaluation Strategy 02 8
TIER IV Evaluation Strategy Test Design 受け入れ テスト 要求分析 コスト大 車両評価 (テストコース) ベンチ評価 システム テスト 要件定義 シミュレーション評価 基本設計 詳細 設計 結合 テスト 単体 テスト 関数の単体テスト ROS Nodeでのテスト コスト小 9
TIER IV Various types of simulations Driving Log Replayer Scenario Simulator AWSIM Real Vehicle Sensing ◯ ◯ ◯ Localization ◯ ◯ ◯ ◯ ◯ ◯ ◯ ◯ ○（一部） ◯ ◯ ○（一部） Perception Planning Control ◯ ・Detection（疑似点群生成機能の利用） ・Tracking ・Perception ・ステアリング、加減速の遅延、振動を模擬 10
TIER IV Simulation Platform on Cloud Design 評価のテストケースをブラウザ上 で作成し、管理可能 評価基盤 設計から評価までの一連の流 Develop シミュレーション結果の詳細 れを高速かつ低コストに行い、 手元の環境でシミュレーションが な解析や傾向の分析をブラ 一連の開発プロセスを素早く 実行でき、開発者の修正や機能 Analysis ウザ上で可能. 回すことをサポート 追加をすぐに確認 Test コードの修正をトリガーにクラウド 上で大規模にシミュレーションを 実行 11
Our Product 03 12
TIER IV Evaluator Autowareの開発・評価に特化したシミュレーション実行 基盤 複数種類のシミュレータを活用することで効率よく低コストに様々なテ ストケースを評価可能。シミュレーションするときの ECUの構成も ユーザーが自由に設定できる。 クラウドを利用した高いスケーラビリティ 現在同時に数千のシミュレーション、1ヶ月で合計2万時間ほどの実行 が行われている。 評価したシステムのOTAアップデート Web.AutoのFMSと連携させることで、FMSで管理している車両に評 価したAutowareをOTAアップデートすることができる。 13
Architecture TIER IV CI/CD Application Layer Auth TIER IV Account Web.Auto Console Scenario Editor Evaluator Service Layer ML Model Platform Web.Auto Auth Scenario Store Vehicle Evaluations Vehicle Catalog Maps Platform FMS Platform On-demand Play Computing Layer Simulation Clusters wasim Simulation Cluster Runner EKS Firmware Registry wasim OTA Driver Simulation Cluster Runner Self-hosted Environment
TIER IV Difficulty of evaluation in simulation x86-64 ARM 実機のHWとクラウド上のコンピュート x86-64+ GPU 様々なECUを用いたHW構成 シミュレーションの再現性 1台の車両の中にはカメラで物体認識だけを行 同じリソースを割り当てたとしても、百を超える CPUのアーキテクチャ、周波数、コア数、キャッ う専用のECUや、経路計画を行うECU、社外 プロセスが同調して動く(ときには全く別のコン シュメモリ、トポロジー…etc. の人へ音声を流したりサイネージを制御するた ピュートリソース上で動く)自動運転システムの 細かなところを上げていけば切りがなく、全く同 めのECUなど、用途に特化したECUを複数組 シミュレーション結果の再現性を担保するのは じものを用意するのは困難。 み合わせて構築されており、シミュレーションを 困難。 リソースの差分 行う際にもこの構成を考慮する必要がある。 15
TIER IV Environment Parity 自動運転システムの評価の観点で、実際に利用する HWとクラウドで提 供可能なコンピューティングリソースの間の環境の一致性のこと。 このEnvironment Parityが満たされていれば、自動運転システムを評価 Memory? するにあたって十分であるということを示し、より低コストに安全ということ Hypervisor? ができる評価基盤の構築を目指す。 Storage? CPU? 逆をいえば自動運転システムの安全性を担保するにあたって、ある機能 を利用するには、どれほどの環境差異まで大丈夫なのかを設計時から 考慮することで、より安全で効率的な評価が可能だと考える。 Network? Kernel? GPU? Environment Parityの一例である、実機を用いた評価を可能とする Self-hosted Environmentの機能を紹介。 16
TIER IV CONTACT US https://tier4.jp/ Thanks Again ! 17
TIER IV Pilot.Auto overview Key elements of Pilot.Auto 1. Full stack software for autonomous driving 2. Customizatable 3. Hardware agnostic Benefits of using Pilot.Auto 1. Reduce development cost 2. Shorten time to market 3. White box enabling customer centric development 18