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How to scale automated driving testing with objective KPIs (event in English) // 客観的なKPIを使用して自動運転向けテストをスケールする方法 (英語のみ)
Modern-day AV and ADAS features such as Adaptive Cruise Control, Lane-Keep Assist/LKAS and others are a highly innovative domain. Some developments are driven by regulatory requirements (NCAP etc.), others aim to give car makers an edge over their competition, in terms of comfort and driving pleasure.

Especially for the latter, however, regulatory requirements are insufficient KPIs for designing and testing ADAS features: One of the main challenges is how to define and measure meaningful, objective values for something as emotional and subjective as "driving pleasure." So how can ADAS testing keep up with the innovations in the field?

In this webinar, you will learn how to:

Define objective criteria for ADAS performance
Create ground truth/HD map data for public test roads
Recording reference data for vehicle position/pose during test drives
Analyze relevant driving situations and recreate them in the virtual space/simulation

Our panel will host experts from MdynamiX, Genesys, atlatec and the Kempten University of Applied Sciences in a discussion on these challenges - and how they were met in a joint project for performance car maker Porsche.

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アダプティブクルーズコントロール(ACC)、レーンキープアシスト(LKAS)などのAVおよびADAS機能は、非常に革新的な領域です。一部の開発はNCAPなどのアセスメントに沿って行われ、その他の開発は、快適性と運転する喜びという観点から、各自動車メーカーが他社よりも優位に立つことを目的に行われています。

ただし、後者の場合は、ADAS機能を設計およびテストするための規制要件などがなく、十分なKPIの設定が難しくなります。主な課題の1つは、「運転の喜び」のような感覚的で主観的なものを意味のある客観的な値として定義および測定する方法です。では、どのようにしてこのADAS領域の革新についていくことができるADASテストを実施できるのでしょうか。

このウェビナーでは、次の方法をご紹介します。

ADAS機能の客観的基準を定義する
公道のグラウンドトゥルース/ HDマップデータを作成する
テストドライブ中の車両位置/姿勢の参照データを記録する
関連のある運転状況を分析し、仮想空間/シミュレーションでそれらを再現します

パネルディスカッションでは、MdynamiX、Genesys、atlatec、ケンプテン応用科学大学の専門家を招き、これらの課題への取り組みとパフォーマンスカーのOEMであるポルシェとの共同プロジェクトでの実績について話し合います。

このWebinarは英語のみとなります。
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