電動車等省エネ化のための車載コンピューティング・シミュレーション技術の開発

プロジェクト概要

自動車の利用段階のCO₂排出量削減に向けた包括的な取組として、交通渋滞や、その原因となる事故の防止へとつながる自動運転の社会実装が期待されています。

しかしながら、自動運転に必要な車載コンピューティングには膨大な電力を必要とすることから、電動車の航続時間・距離に影響を与え、現行技術では、反対に電動車普及の制約要因となる可能性があります。

そこで、本事業では、徹底した車載コンピューティングの省エネ化（現行技術比70％減）のため、特に消費電力に影響する自動運転ソフトウェア・センサーシステムの省エネ化の研究開発を実施します。

同時に、自動車の電動化・自動化の中で開発体制の転換が求められるサプライチェーン全体の競争力強化のため、自動化にも対応した電動車全体の標準的シミュレーション・モデルの開発を行います。

ネットワーク・クラウド側への負荷を低減するアーキテクチャを前提に、必要な性能（主要な走行環境でのレベル４自動運転）を担保しつつ、ハードウェアに対するソフトウェアの計算負荷を低減（70％削減に寄与）するための研究開発を実施します。

自動運転の「認識系」の情報処理について、認識手法の改善（効率的処理）や、それと連携したセンサー機器の性能向上（入力値改善）を通じて、必要な性能（主要な走行環境でのレベル４自動運転）を満たしながら、徹底した省エネ化（70％削減に寄与）を行うための研究開発を実施します。

自動運転の試験・評価に必須の電動車両シミュレーション・モデルを、車両全体で実際の挙動と90％以上の精度で一致する水準で開発し、広く活用可能な標準モデルとすることで、性能検証に要する期間をサプライチェーン全体で半減し、電動車開発期間の短縮に貢献します。