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1 Simulink 環境で実施する ADAS( 先進運転支援システム ) 実験 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部制御 村上直也 2015 The MathWorks, Inc. 1

2 Agenda はじめに 弊社 ADAS 環境関連紹介 弊社 ADAS 関連製品を使用した DEMO ADAS 関連開発適用事例 まとめ 2

3 はじめに ADAS システムは今後もますます普及が進むと考えられる 新しいアイデア ロジックの妥当性をすばやく検証できる環境が必要 信号 画像処理 + 制御が ADAS アプリケーションの大部分 アイデア ロジックの素早い検証手法としてモデルを中心とした開発が有効 仮想環境での検討をスムーズに実環境に持ち出せる Demo と実際の事例を中心に紹介 3

4 弊社 ADAS 環境関連製品紹介 4

5 ADAS 環境関連製品画像処理 5

6 ADAS 環境関連製品信号処理 6

7 ADAS 環境関連製品車両シミュレーション 7

8 ADAS 環境関連製品つながる 動かす 2015b から J1939 対応 商用車用途への拡大拡大する商用車における ADAS への適応へ 8

9 弊社 ADAS 関連製品を使用した DEMO 9

10 Model 上での Simulation によるシステム設計 Model In the Loop Simulation[MILS] 画像認識 & 処理コントローラ車両 z z 車両シミュレーションを使用したシステム設計 画像認識 & 処理 コントローラの妥当性検証をモデルを中心に行う 10

11 車両 : 車両シミュレーション Simulink 環境で作成の車両モデルを実装 File Exchange サイトに在る Hybrid-Electric Vehicle Model in Simulink をベースとし 機能を追加して使用 必要製品 SimDriveline SimElectronics SimPowerSystems Simscape Simulink Stateflow 11

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13 コントローラ 画処理の結果と車両シミュレーションの情報の情報を解析し速度指示を車両へ送信 様々な条件での対応が必要なシステムにおいてはStateflowによる状態遷移図が非常に有効 停止判断 追従走行モード通常時 停止 単独走行モード ブレーキング 追従走行モード全車急接近時 停止 単独走行モード 追従走行モード 通常時 全車急接近時 ブレーキ 等を想定 13

14 画像認識 & 処理 : 例 : 一時停止標識の認識 今回は例として Computer Vision System Toolbox の Example に含まれているモデルをベースに活用 14

15 Model 上での Simulation によるシステム設計 Model In the Loop Simulation[MILS] 画像認識 & 処理コントローラ車両 DEMO 15

16 Simulation での各種検証後専用ハードウェアへの実装 画像認識 & 処理 コントローラ 車両 z z CAN 通信 CAN 通信 16

17 実装 Demo 概要展示ブースへお越しください 画像認識 & 処理コントローラ車両 CAN 通信 CAN 通信 Laptop Vehicle Network Toolbox Simulink Real-Time & Speedgoat Rapid Control Prototyping(RCP) Simulink Real-Time & Speedgoat 車両シミュレーション 実車レス 車両シミュレーションを使用 画像処理は通常の MATLAB/Simulink 環境で行い結果を CAN 通信経由で送信 コントローラは CAN 通信経由の各種情報を解析車両シミュレーションに指示を送信 実際の CAN 通信を使用した実車レスでの机上検討を実施 17

18 Demo 構成画像認識 & 処理 画像認識 & 処理 コントローラ 車両 Laptop CAN 通信 Vehicle Network Toolbox Simulink モデルベースのアルゴリズム Computer Vision + Vehicle Network Toolbox Simulink Real-Time & Speedgoat Rapid Control Prototyping(RCP) 画処理の結果と車両シミュレーションの情報の情報を解析し速度指示を車両へ送信 CAN 通信 Simulink Real-Time & Speedgoat 車両シミュレーション File Exchange 上 HEV モデルを使用 18

19 素早く実車環境へ 画像認識 & 処理 コントローラ 車両 CAN 通信 CAN 通信 Laptop Vehicle Network Toolbox Simulink Real-Time & Speedgoat Rapid Control Prototyping(RCP) Simulink Real-Time & Speedgoat 実車両への適応が可能車両シミュレーション 画像処理アルゴリズム 画処理の結果と車両シミュレーションの情報の情報を解析し速度指示を車両へ送信 File Exchange 上 HEV モデルを使用 机上で各種検討行った環境を そのまま実車へ適用が可能 19

20 ADAS 関連開発適用事例 Mobileye 社 画像認識 & 処理 コントローラ 車両 CAN 通信 CAN 通信 EyeQ chip Simulink Real-Time & Speedgoat Rapid Control Prototyping(RCP) 実車両 以下に関する認識および情報送信 他の車両の位置 歩行者 車線マーキング 動物 交通標識 交通信号 EyeQ Chip からの画像処理結果および車両からの情報を解析し以下の指示を車両へ送信 速度制御 車両操舵同時に後解析に必要なデータロギングを行う 車両の状態に関する情報送信 車速 車両操舵 etc 20

21 ADAS 関連開発適用事例 (Simulink Real-Time + Speedgoat 社ハードウェア ) 21

22 Mobileye Driving technology towards a fully autonomous vehicle Driving technology towards a fully autonomous vehicle 22

23 Mobileye 社 Computer Vision のエキスパート 1999 年の創業以来 EyeQ chip をベースとした先進運転支援システム (ADAS) 技術をリードして開発 完全な自動運転システムにはまだ 10~15 年先になると予想しているが 2015 年中の量産車における高速道路での自動運転システム実現を目指していた 主に以下の機能のシステム アルゴリズム開発 検討における Rapid Control Prototyping 環境として弊社 Simulink Real-Time 及び Speedgoat 社のハードウェアを利用 通常どおり運転を開始し 車両が高速道路上にあるときはいつでも システムによる車両の自動運転へ連動させることが可能 車線変更や高速道路から降りるなどの要求があればすぐにシステムがドライバーへコントロールを戻す 24

24 EyeQ chip 視野領域の解釈を行う 他の車両の位置 歩行者 車線マーキング 動物 交通標識 交通信号 すべてのオブジェクト検出アルゴリズムは単眼カメラで実施され コストを削減し カメラセンサ装置のツールとパッケージングを簡素化 今日現在 Mobileye の EyeQ chip は 5.2million 以上の車両で使用されている 2016 末までに その chip は 22 自動車メーカーの 247 モデルに使用されるだろう 25

25 仮想環境 実環境 Rapid Control Prototyping(RCP) とは専用ハードウェアと実機を使用した制御設計及び検証 要求仕様 コンセプト制御設計 制御モデル C 専用ハードウェア 専用ハードウェアとは? リアルタイム OS を適用した潤沢なプロセッサーパワーと汎用的な各種 I/O を有するシミュレータ シミュレーション 実機での検証 実機モデル 専用ハードウェアに制御モデルを実装 実機 制御モデルを用いて実機モデルを動かす 仮想環境におけるシミュレーションによる検証 要求仕様 コンセプトの妥当性検証 実機レスでの素早い検証 検証試験の自動化 効率化 実機や環境のすべての振る舞いを仮想環境で表現するわけではない シミュレーションでの検証を元に実機で確認 細かい部分でのロジックの詰めや 制御パラメータなどの調整が必要 製品コントローラが未だない中での実機検証 26

26 実施概要 EyeQ チップと自律走行のためのリアルタイムのコンピュータの活用 すべての画像認識および処理は EyeQ chip で実施 リアルタイムシミュレーション環境を車載し以下を実施 : EyeQ チップから画像処理データを取得し 速度 ステアリングフィードバック ヨーレート およびその他のデータは車両 CAN バスより取得 Simulink で作成された上記の通信プロトコルインタフェースを含む リアルタイムコントロールアプリケーションを実行 リアルタイム実行中に 動的な監視 リアルタイムアプリケーションのチューニング 後処理解析のために長時間スタンドアローンテスト中のデータロギング これら実行のため今回紹介するリアルタイムシミュレーション環境 (Simulink Real-Time & Speedgoat 社ハードウェア ) を使用 27

27 Speedgoat Hardware Contents of delivery Speedgoat hardware, drivers, and test models Mobile real-time target machine with 7x24 drive for data logging 2 x IO601 CAN I/O modules (4 ports) MathWorks software 必要最小構成 MATLAB Simulink MATLAB Coder Simulink Coder Simulink Real-Time I/O cables Terminal boards Driver blocks Simulink test models Documentation 28

28 Simulink Real-Time & Speedgoat Hardware Connection with EyeQ chip, and vehicle buses ドラッグ & ドローにより Simulink モデル内にターゲットマシン用のドライバブロックを配置 設計したモデルの I/O としてドライバブロックを接続 Simulink model Speedgoat and Simulink Real-Time drivers 29

29 Simulink Real-Time Application instrumentation Simulink Real-Time Explorer リアルタイムターゲットマシーンとアプリケーションの管理及び制御 インスツルメントパネルの素早い作成 (GUIs) リアルタイムでのパラメータ調整 動作監視 External mode Simulink モデルから直接パラメータのチューニングが可能 Scopes Target Scope: Speedgoat ハードウェアに接続のモニターでの信号表示 Host Scope: ホスト PC 上での各種信号監視 File Scope: 後解析のための Speedgoat ハードウェア上でのデータロギング 31

30 Simulink Real-Time Stand-Alone Operation Embed real-time applications 容易にスタンドアローンモードの選択が可能 リアルタイムアプリケーションとリアルタイムカーネル (OS) は 単一の実行可能ファイルに結合し実装 Speedgoat ハードウェア立ち上げと共にアプリケーション実行開始 Standalone User Interfaces スタンドアローンモードにおいて Simulink Real-Time Explorer や C または.NET API による実行の監視やパラメータ調整 Royalty Free Simulink Real-Time 1 ライセンスで複数の Speedgoat ハードウェアへのアプリケーション配布及び実行 32

31 Simulink Real-Time ロジック開発構成のイメージ 開発コンピュータ ( ホストPC) MATLAB Simulink MATLAB Coder Simulink Coder Simulink Real-Time ターゲットマシン Simulink Real-Time リアルタイムカーネル リアルタイムアプリケーション 外部機器との IO アクセス リアルタイム テストハードウェア 33

32 構成 Mobileye 社事例 画像認識 & 処理コントローラ車両 CAN 通信 CAN 通信 EyeQ chip Simulink Real-Time & Speedgoat Rapid Control Prototyping(RCP) 実車両 以下に関する認識および情報送信 他の車両の位置 歩行者 車線マーキング 動物 交通標識 交通信号 EyeQ Chip からの画像処理結果および車両からの情報を解析し以下の指示を車両へ送信 速度制御 車両操舵同時に後解析に必要なデータロギングを行う 車両の状態に関する情報送信 車速 車両操舵 etc 34

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34 まとめ ADAS システムは今後もますます普及が進むと考えられる アイデア ロジックの妥当性をすばやく検証できる環境の紹介をしてきた モデルを中心とした開発により机上から実車へスムーズに移行が可能 MathWorks 環境を利用し ADAS 開発を効率良く実施 物理モデリング 画像処理アルゴリズム検討 リアルタイムシミュレーション 36

35 展示ブースのご案内 MathWorks ソリューションを利用した ADAS 試験環境 画像認識 & 処理 コントローラ 車両 z z CAN 通信 CAN 通信 37

36 Accelerating the pace of engineering and science 2015 The MathWorks, Inc. MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc. See for a list of additional trademarks. Other product or brand names may be trademarks or registered trademarks of their respective holders. 38