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Optical and Photonic 91吃瓜网 Blog～日本語版～
公开日：2024年5月17日
このブログはOptical Solution Group Executive Director Emilie Viasnoffによる寄稿です。
システムはますますスマートになってきています：
自动车は周囲の状況に応じて走行し、スマートフォンのカメラは環境条件を考慮して画質を補正し、AR/VRゴーグルは頭、目、ジェスチャーを追跡して特定のコンテンツを表示できるようになりました。このような様々な知能化のトレンドはセンサーが至るところにあるからこそ可能になっています。
しかし、センサーに関しては、物理的な侧面から见ると限界があります。つまり、より复雑なシステムを実装するとなると、桁违いのコストや手间が掛かってしまいます。
简単な例として、自律走行车の开発において、自律走行システムを効果的に作动させるためには、何百万マイルもの距离を走行し、遭遇する可能性のあるすべての状况を「理解」する必要があります。
これを実現する1つの方法は、物理的なセンサーを搭載した多数の自动车を手動で配備し、サンフランシスコのような大都市の道路を走らせ、走行中に遭遇したものを記録していくことです。そのためには、車の設置からドライバーの雇用、広大な道路に設置されたものに至るまで、膨大な時間とコストを考慮しなければいけません。
しかし、バーチャルセンサーを採用し、ハイパフォーマンス?コンピューティング技术を活用することで、膨大な时间を最小限に抑え、広范囲に及ぶ実走行による危険も回避することが可能です。
バーチャルセンサーの利点、潜在的な応用例などについて述べたいと思います。
バーチャルセンサーとは？
バーチャルセンサーのルーツは、デジタルツインの概念にあります。
名前が示す通り、物理センサーが直接的な环境で「见る」ことに基づいてデータを生成するのに対し、仮想センサーは第叁者情报に基づいて计算、または推定します。このデータは环境を表すものとして机能し、一次元、二次元、または叁次元のいずれかに基づいている可能性があります。そして、仮想センサーはこれを処理し、センサーがカメラの场合にはデジタル画像に変换します。
バーチャルセンサーがチップおよびエンドプロダクト设计者の味方として機能するシナリオは数多くあります。例えばカメラの場合、これらの原理はLiDARやレーダーに見られるような物理センサーにも適用できます。
その一例として、仮想カメラは特定の自动运転车モデルの物理カメラの仕様を决定するのに役立ちます。
それは白黒であるべきか、それともカラーであるべきか？ 何ピクセルあるべきか？ 最適な被写界深度は何か？ このカメラは最良の情報を得るために車のどこに配置すべきか？ ピクセル数、カラーバランス、信号処理などを調整して仮想カメラで実験することで、これらの質問やその他の質問に対する答えを、高価なプロトタイプにお金を使うことなく得ることができます。
设计段階では、カメラはレンズ、センサー、画像信号プロセッサーの3つ以上のコンポーネントで構成されることがあります。バーチャルカメラは、これらのコンポーネントの相互作用をテストし、適切な組み合わせを確立して、適切な画像結果をシミュレートすることができます。
テスト环境と础滨モデル开発におけるバーチャルセンサー
设计後は、カメラをその場でテストします。フロントガラスの裏やサイドミラーへ仮想的に設置することで、最終製品が使用環境でどのように見えるか、そして最終的に車両に組み込んだときにどの程度機能するかを正確に理解することができます。
バーチャルセンサーが活跃するさらなる侧面は、カメラが感知した环境を解釈する础滨モデルの开発にあります。道路标识や歩行者などの要素の仮想画像によってモデルのトレーニングと开発が可能になり、大规模な物理的情报の収集が不要になります。また、完全に形成された础滨モデルは、自律走行车が本来の动作をするための物理的なカメラで利用することができるようになります。
要するに、バーチャルセンサーは実际の自律走行车が対応する必要のあるシナリオを生成する可能性を秘めているのです。(例えば、ボールを追いかけ、道路上に飞び出した子供にどう対応するか？走ってきた紧急车両にどのように道を譲るか？など)
自动车用チップ设计の分野では、デジタルツインモデルとバーチャルセンサーが、自动车製造において増大化している性能要求を満たすためのアーキテクチャ探索、ソフトウェア開発、ハードウェアとソフトウェアの統合、システムオンチップ(SoC)の検証、半導体モデルのテストと検証において、ますます大きな役割を果たすと予想されています。
同時に、高度に進歩したチップ、カメラ、自动车技術が存在するにもかかわらず、自律走行車がまだ道路に普及していないことも注目すべき点です。とりわけ、システム全体が処理しなければならないデータ量が障壁となっています。現在、自律走行車はそのデータを効率化できる完全なシステムとしてではなく、部品ごとに设计されています。カメラ、電子制御ユニット(ECU)、走行環境などの仮想化は、コンポーネントの相互依存性を把握し、サイロ化を解消することで、チームワークの向上とシステムの最適化を可能にします。
バーチャルセンサーアプリケーションとツール
自律走行車の開発はまだ道半ばですが、バーチャルセンサーや、より広範なデジタルツインの分野は、自动车分野だけでなく、スマートフォンやAR/VRなどのコンシューマー?アプリケーション、航空宇宙や防衛などの分野へと広がっています。デジタルツインは半導体サブシステムの仮想レンダリングを提供し、統合されたハードウェアとソフトウェアシステムがどのように機能するかを示すことができます。
デジタルツインをベースとした开発の键、そして最大の课题は、モデルの信頼性は当然のこと、バーチャルセンサーの精度にあります。昨今、バーチャル开発とテストは生产性を剧的に向上させる力があることが研究によって示されており、これを进めていく事が开発环境下における优先事项になっています。
このため、シノプシスは、光学センサー设计/テスト向けのCODE V、LightTools、LucidShape、RSoftなどのオプティカルソリューション製品、マルチコア厂辞颁およびマルチダイ厂辞颁アーキテクチャの解析と最适化を行うSynopsys Platform Architect?、仮想ハードウェアを使用して搁罢尝前のソフトウェア开発を可能にするSynopsys Virtualizer?、ソフトウェア開発者に即時フィードバックを提供することでシステム设计と検証をサポートするSynopsys Silverなど、さまざまなツールを开発者に提供しています。
バックエンドのシステム开発から自律走行革命を実现するフロントエンドのテクノロジに至るまで、正确に仮想化する技术力は、未来のビジョンを现実のものとしようとする公司や组织において、ますます重要な资质となるでしょう。
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