データを最大限に活用する
ADASのデータ収集とデータ管理により、テストドライブにかかる時間とコストを最小限に抑え、さまざまな運転環境において安全で最適化されたシステム性能を実現します。
ADASデータの取得と管理の課題に取り組む
データ入力の複雑な統合（センサー、ECU、バスなど）
多数の生センサー信号や内部データをさまざまなマイクロプロセッサ（µP）やマイクロコントローラ（µC）システムから、同時に取得することは、大きな課題です。そのためには、多様なコンポーネント全体にわたって包括的で正確なデータ取得を確実にするための高度な統合が必要です。
高速データ処理と時間同期
異種データストリームを、高いデータレートで処理し、同時に時間同期を確保することは非常に重要です。リアルタイムの正確なデータ分析は、同期された複数のストリーム間で一貫性を維持できるかにかかっています。
エネルギー効率とデータの再利用
テスト環境（HoLやHiLなど）において、検証のためのデータ再利用を可能にしつつ、計測システムの消費電力を最適化することは重要な課題です。車両バッテリーの放電を防ぐための効果的な電力管理と、効率的なテストおよび検証のためのデータ再利用性の両立が不可欠です。
ADサイクル：反復開発の実践
ADサイクルは、ADAS/AD技術の開発に対する構造化された反復的アプローチであり、徹底的な検証と継続的な改善を保証します。これには、5つの重要なフェーズがあります。
- 設計・開発段階：アーキテクチャ設計とアルゴリズム実装
- 展開段階：設計をコードとバインディングに変換
- 構築段階：アプリケーションとミドルウェアコンポーネントの作成
- 駆動／測定／記録段階：テストとデータ収集
- 再生とシミュレーション段階：検証と分析
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