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明日のモビリティーを形づくる

自動車エンジニアリングをシンプルに ― 未来に備える

今日の自動車エンジニアリングにおける主要課題は何でしょうか。ベクターは、エンジニアの課題領域への挑戦をサポートし、明日のモビリティーを形づくるためのツールとソリューションを提供していきます。

 

自動運転

プロジェクトをスピーディーに軌道に乗せるために

自動運転の実現には、周辺環境を自ら検知し、人間が関与せずとも目的地に到達できる車両が必要です。自動運転車両は、レーダーやレーザー光、GPS、オドメトリー、コンピュータービジョンなど、さまざまな手法を使用して周囲の状況を検知します。

自動運転車両は先進的な制御システムでセンサーからの情報を解釈し、障害物や標識を識別するだけでなく、適切な走行経路も割り出します。センサーデータを解析して路上の他の車両を判別できる制御システムは、目的地への経路プランニングに非常に役立ちます。

先進運転支援システム(ADAS)

 

先進運転支援システム (ADAS) は、車両に搭載される電子コンポーネントであり、以下の機能を備えています。

  • 運転者の支援
  • 安全の強化
  • 利便性と経済性の向上

これらの実現で欠かせないのが、関係するすべてのオブジェクトを含めた、車両周辺の完全な検知です。これには交通状況が以後どのように展開するのか を正確に予測することも含まれます。各種のセンサーが車両周囲の状況を検出し、次いでそれらのセンサーデータが解析されて、ECUに取り込まれます。

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コネクティビティーとCar2x/V2Xシステム

 

Car2x/V2Xはさまざまな研究開発活動に対する総称的な概念です。それらにはモビリティーの安全強化、交通効率の向上、そして利便性に対するニーズの充足という共通の目的があります。

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AUTOSAR Adaptive

新しいユースケースに対応する標準規格

 

AUTOSAR Adaptive Platformは、車載ECUのための将来性を考慮した基盤です。この新しい標準規格には主に、分散型のワークグループに属するECUを相互に独立して開発できるという利点があります。

従来型のECU開発は、厳格なリアルタイム性と安全要求を主軸として進められてきました。しかし、今日特に重視されるのは更新やアップグレードなど の機能面です。そしてこれには、ソフトウェアコンポーネントの動的なリロード、画像解析などへの標準ライブラリーの使用、機能の自己学習、量産サイクルの高速化が必要になります。

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自動車サイバーセキュリティー

サイバー攻撃から車両機能を守る

 

車両における接続性の急速な成長は、新たな機能や魅力的なビジネスモデルを実現する数多の機会を生み出しています。同時に、車載ネットワークに対するサイバー攻撃の潜在的な可能性も高まっています。そのような攻撃は車両の機能安全を脅かすだけでなく、財務的な損害を招く恐れもあります。

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車載Ethernet

より大きな帯域幅が必要に

 

自動運転、先進運転支援システム、インフォテインメント用ソフトウェアが処理するデータ量は増え続けています。さらに、多くの機能がシグナルベースからサービス指向通信へ移行しつつあり、車両へのEthernetの採用が一層進んでいます。

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機能安全/ISO 26262

ECUを安全に動作させるために

Red car in a mountain landscape with a blue corridor to illustrate 'driving on rails'

 

自動車業界におけるイノベーションの鍵は、ソフトウェアにあると言われています。もし、その要となるソフトウェアに異常が発生した場合、車両の乗員や路上の歩行者を危険にさらすことがないよう、厳格な安全策が求められます。したがって、車両が完全にソフトウェアによって制御される自動運転の機能の開発には細心の注意が必要です。

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ニュース/イベント


PREEvision as a Reliable Guide for First Steps in AUTOSAR Adaptive

Vector simplifies the introduction of AUTOSAR Adaptive: The model-based E/E development environment PREEvision comprehensively supports users in expanding existing software and hardware architectures with the capabilities of the AUTOSAR Adaptive Platform.


Technical Article: Overcoming Logging Challenges in ADAS Development Projects

The more tasks that driver assistance systems assume along the way to autonomous driving, the greater the number of

sensors in the vehicle from different suppliers. Real road traffic provides the ideal reference data for testing – in endless

variety. For this purpose, OEMs and system suppliers are sending test vehicles equipped with high-end data loggers onto

the streets to collect data. That data is then used to precisely ”re-simulate“ certain traffic situations in the laboratory

to test new or refined ADAS sensing and control logic. Instead of implementing numerous sensor-specific logging systems,

what is required are scalable approaches and strategies.

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