エリプス、自律走行車のイノベーションを後押し
"SBG Systems 協力し、Ellipse-D 我々の車両に統合することは、我々の研究開発努力と自律運用に不可欠な精度と信頼性を達成する上で不可欠でした。" | オウザン・サグラム - セールスマネージャー
レオ・ドライブの仕事とは？
同社は拡張可能なソフトウェアとハードウェアのソリューション提供に特化し、自律システムの統合にエンドツーエンドのワンストップサービスを提供している。
同社の使命は、自律技術をより身近なものにし、さまざまな業界で広く採用されるようにすることである。
Leo Driveの革新的なアプローチにより、同社の製品は幅広いシナリオに適応・適用可能で、自律技術をあらゆる環境にシームレスに統合できる。
Leo Driveのソリューションのエンドユーザーは、UAV、UGV、自律走行システムなどさまざまな業界に及ぶ。
これらのユーザーは、空撮マッピング、ジンバルカメラの安定化、地上車両のナビゲーションなどの用途で、INSの高い精度と信頼性を信頼している。
初期エンゲージメントとカスタマージャーニー
レオ・ドライブ社との関係は、当社の最初の慣性航法システムであるIG-500シリーズを発売した数年前に始まりました。何年もの間、レオ・ドライブ社は、先進的なINSソリューションにおいて当社を信頼し続け、今では誇り高きパートナーとなっています。この関係の初期段階で確立された信頼と信用は深まるばかりで、当社の製品はレオ・ドライブの自律技術ソリューションの不可欠な一部となっています。
レオ・ドライブの技術要件
レオ・ドライブは、自律走行テスト車両に正確なリアルタイムの位置・姿勢データを提供できる高精度の慣性ナビゲーション・システムを必要としていた。この車両は、自律走行のための世界有数のオープンソース・ソフトウェア・プロジェクトであるAutowareソフトウェア上で動作する。
Leo Driveの主な要件は以下の通り：
- デュアルアンテナRTK機能：高精度な位置決めと方位を保証します。
- 信頼性：自律運転の安全性と効率性に不可欠な、一貫性のある正確なデータを提供する。
- 統合の柔軟性：このシステムは、レオ・ドライブ社の既存のプラットフォームと互換性があり、ダイナミックな環境におけるリアルタイム処理の要求に応えるのに十分な堅牢性を備えていなければならなかった。
その用途と私たちが提供するソリューション
Ellipse-D 、自律走行車の開発とテストに不可欠な精度、信頼性、高度な機能を備えており、レオ・ドライブ社の要件を慎重に分析した結果、当社の専門家は、定位ニーズを満たすためにデュアルアンテナRTK慣性航法システム（INS）であるEllipse-D推奨しました。
Ellipse-D INSは、自律走行用に改造された乗用車であるLeo Drive社の自律走行試験車両に組み込まれた。GNSS/INSシステム、複数のカメラ、LiDARセンサーを搭載したこの車両は、安全で効率的な運行のために正確なナビゲーションと正確な位置データを必要とします。
この車両は、研究開発（R&D）と技術デモンストレーションのための重要なプラットフォームとして機能します。
テスト車両は、Autoware FoundationがホスティングするAutowareソフトウェアを搭載しています。Autoware Foundationは、自律走行車のためのオープンソースの共同ソフトウェア開発に取り組む非営利団体です。
SBG Systems Autoware Foundationのメンバーシップ提携により、当社のセンサーとソフトウェアがAutowareのプラットフォームとシームレスに統合され、自律走行車コミュニティのためのツールとリソースが強化されます。
統合、サポート、そしてその先へ
電気的な接続はRS-232/422とCANインターフェースを介して行われ、Ellipse-Dリアルタイムデータをセンサーフュージョンアルゴリズムに統合するためにROS2環境内でカスタムドライバーが使用されました。ROS2のEllipse-Dドライバのおかげで、Autowareプラットフォームとの統合はシームレスに行われました。
統合フェーズでは、SBGのサポートチームが継続的なサポートを提供し、発生した課題に迅速に対応しました。SBG Systems また、包括的なガイダンスとトラブルシューティング支援を提供する貴重なリソースでした。
レオ・ドライブの自律走行車で重要な役割を果たしたEllipse-D Dの特徴
- 正確な測位：Ellipse-D 高精度のリアルタイムナビゲーションデータを提供します。
- 堅牢な方位データ：デュアルアンテナRTK機能は、方位データの信頼性を確保し、車両の複雑なナビゲーションアルゴリズムをサポートします。
- シームレスな統合：センサーのRS-232/422およびCAN接続は、Leo Driveのオンボードコンピューターとの容易な統合を可能にしました。ROS2環境のカスタムドライバーとノードは、Ellipse-D 他の車両センサー間のスムーズな通信を促進し、システム全体の堅牢性を向上させました。
Ellipse-D 期待を上回り、レオ・ドライブの要求を100％満たす
同社の自律走行車にEllipse-D INSを組み込んで以来、レオ・ドライブはいくつかの重要な改善を経験している：
- 精度の向上：Ellipse-D 提供する高い位置決め精度と方向性は、レオ・ドライブの自律走行システムの性能と信頼性の向上に役立っている。
- 効率アップ： Ellipse Series高度なアルゴリズムにより、よりスムーズな開発プロセス、より正確な試験結果を実現し、研究開発の効率化を実現します。
- タイムリーなサポート：詳細なドキュメントと迅速なテクニカルサポートチームを含む包括的なカスタマーサポートにより、シームレスな統合プロセスが実現しました。
- Ellipse-D 信頼性の高いセンサーデータは品質管理にも不可欠であり、レオ・ドライブは他のセンサーでも正確なテストを実施し、自律走行車の全体的な信頼性をさらに向上させることができる。
レオ・ドライブ社は、SBG Systems 成功に欠かせない3つの際立った品質を挙げている：卓越したカスタマーサポート、高品質の製品、そしてユーザーフレンドリーなサポートポータルです。
私たちSBG Systemsチームにとって、レオ・ドライ ブ社とのプロジェクトは充実した経験でした。
自律走行技術に必要な複雑なアルゴリズムの統合にはいくつかの課題がありましたが、営業、事業開発、アルゴリズムの各チームが献身的に取り組んでくれたおかげで、技術的な要件を完全に把握し、満たすことができました。
最終的に、私たちはレオ・ドライブという満足のいくパートナーの信頼を得ることができました。最終的に、ナビゲーション業界では、信頼と信用を築くことが重要なのです。
Ellipse-D
Ellipse-D 、デュアルアンテナとデュアル周波数RTK GNSSを統合した慣性ナビゲーションシステムで、弊社のポスト処理ソフトウェアQinertiaと互換性があります。
ロボットや地理空間アプリケーション向けに設計されており、走行距離計入力をパルスまたはCAN OBDIIと融合させることで、推測航法精度を向上させることができます。
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自律走行車の自律性レベルとは？
自律走行車の自律レベルは、自動車技術会（SAE）によって6つのレベル（レベル0からレベル5）に分類され、車両操作の自動化の程度を定義している。以下はその内訳である：
- レベル0：自動化なし - アラートや警告などの受動的なシステムのみで、人間のドライバーが常に車両を完全にコントロールする。
- レベル1：ドライバー・アシスト - 車両はステアリング操作や加減速をアシストすることができるが、人間のドライバーはコントロールを維持し、環境をモニターする必要がある（アダプティブ・クルーズ・コントロールなど）。
- レベル2：部分的自動化 - 車両はステアリングと加減速の両方を同時に制御できるが、ドライバーは引き続き関与し、いつでも交代できるようにしておく必要がある（例：テスラのオートパイロット、GMのスーパークルーズ）。
- レベル3：条件付き自動運転 - 特定の条件下では車両が運転のあらゆる側面を処理できるが、人間のドライバーはシステムから要求された場合（高速道路の運転など）に介入する準備ができていなければならない。ドライバーは積極的に監視する必要はないが、注意を怠らないようにしなければならない。
- レベル4：高度な自動化 - 車両は、特定の条件や環境（市街地や高速道路など）内では、人間の介入なしにすべての運転タスクを自律的に実行できる。ただし、その他の環境や特殊な状況下では、人間が運転する必要があります。
- レベル5：完全自動化-車両は完全に自律化され、人間の介入なしにあらゆる条件下であらゆる運転タスクを処理できる。ドライバーは必要なく、車両はあらゆる場所で、あらゆる条件下で運転できる。
これらのレベルは、基本的な運転支援から完全な自律性まで、自律走行車技術の進化を定義するのに役立つ。
自動運転車の仕組み
自動運転車とは、人間の介入なしに自らをナビゲートし、コントロールすることを可能にする高度なシステムを搭載した自動車のことである。これらの自動車は、自律走行センサーとアルゴリズムを組み合わせて使用し、環境を認識し、意思決定を行い、自動運転タスクを実行する。目標は、車両が安全かつ効率的に運転のあらゆる側面を処理できる完全な自律性を達成することである。
自動運転車は、周囲の状況を認識するためにさまざまな主要技術に依存している。これらには以下のようなものがある：
- GNSS（全地球航法衛星システム）：自動運転車の位置、速度、方向に関するリアルタイムの最新情報を取得する。
- INS（慣性航法システム）：GNSS信号が途絶えた場合に精度を維持するため。自動運転車の位置、速度、方向をリアルタイムで更新します。
- LiDAR（Light Detection and Ranging）：レーザー光線を使用して、車両周囲の詳細な3Dマップを作成する。この技術は、他の車両、歩行者、道路標識など、周囲の物体の検出と測定に役立つ。
- レーダー（Radio Detection and Ranging）：電波を使って物体の速度、距離、方向を探知すること。レーダーは悪天候時や遠距離の物体の探知に特に役立つ。
- カメラ：車線標識、交通信号、道路標識など、車両の環境に関する視覚情報を取得する。複雑な視覚的手がかりを解釈し、視覚データに基づいて判断するために不可欠。
自動車のADASと自動運転車の違いは？
ADAS（先進運転支援システム）は、車線維持、アダプティブ・クルーズ・コントロール、自動ブレーキなどの機能を提供することで運転の安全性を高めるが、ドライバーの積極的な監視が必要である。対照的に、自律走行システムを搭載した自動運転車は、人間の介入なしに車両操作を完全に自動化することを目指している。
ADASが作業の補助や安全性の向上によってドライバーをサポートするのに対し、自動運転車はナビゲーションから意思決定まで、自律運転のあらゆる側面を扱うように設計されており、より高いレベルの自動化（SAEレベル）と利便性を提供する。ADASの特性や機能はSAEレベル3以下に、自動運転車は最低レベル4に相当する。
