自動運転用センサ評価に向けた動的気象環境を再現する人工気象室の開発とその評価法（第2報）

瀬戸　治樹・榎　浩之・田中　浩和（エスペック）

ADASの機能や性能を評価するために，降雨や霧，着雪，太陽光などを再現できる全天候型人工気象室を新たに開発し，降雨，霧，着雪状態の視認性に関わる評価結果を報告してきた．
本報告では，降雨や霧，降雪などフィル―ドデータを収集し，それを再現する技術開発と評価法を検討したので報告する．

センサ誤差特性と検知判定基準の一貫性を考慮したフリースペース評価手法の提案

足立　寿幸・早川　仁・大石　裕司（日立製作所）・小笠原　佳伸・早瀬　茂規（日立Astemo）

高機能ADAS実現を目的とする車両周辺のフリースペース検知の精度を評価する手法について，まず基準にするべき目視による定性評価に対して定量評価が乖離する課題があった．本報では，評価結果の乖離を抑制するため，円周・放射方向のセンサ誤差特性を考慮した検知点・正解地点対応付けによる評価手法を提案する．

スマートバッテリーヘルスアリゴリズム
-機械学習による12V鉛バッテリーの高度診断-

小川　丈宏･Ramirez Bernard･Duhart Bronson･Diaz Moises･Molinar José (Continental Automotive)

コンチネンタルの AI ベースのアルゴリズムがバッテリーの故障を予測し，ユーザーに警告します．
車両に搭載されたバッテリーセンサーを使用してデータを収集し，OEM テレマティクス ユニットまたは OBD ドングルを介してデータをクラウドに転送します．
クラウド データに基づいた強化されたアルゴリズムにより，バッテリー障害の検出と予測が向上します．