最終更新日: 2026年3月17日
著者： ダウウェイ・ビークルのCEO、ジョニー・リュー
技術レビューノート： 最終出版時には、主任電気・電子アーキテクト、機能安全責任者、車両ネットワークエンジニアなどの査読者を指名してください。
- 自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションが今や不可欠となっている理由とは？
- 自動車用E/Eアーキテクチャシミュレーションとは何ですか？
- 自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションをサポートする技術システムは何ですか？
- 自動車用E/Eアーキテクチャシミュレーションの主な種類は何ですか？
- アーキテクチャトポロジーシミュレーションはどのように機能するのですか？
- バス通信シミュレーションが重要な理由とは？
- 機能安全シミュレーションは、E/Eアーキテクチャ開発をどのように支援するのでしょうか？
- 現代の電気・電子アーキテクチャの検証において、リアルタイムシミュレーションが中心的な役割を果たすのはなぜでしょうか？
- 自動車のE/Eアーキテクチャにおけるマルチドメイン協調シミュレーションとは何ですか？
- 自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションにおける主な技術的課題は何ですか？
- 自動車開発チームは、これらのシミュレーションにおける課題をどのように解決できるのでしょうか？
- 自動車のE/Eアーキテクチャ開発において、最も重要なシミュレーションツールはどれですか？
- 実際のエンジニアリング応用とはどのようなものか？2つの事例研究
- ケーススタディ1：集中型E/Eアーキテクチャ開発におけるシミュレーション
- ケーススタディ2：新エネルギー車向けゾーンE/Eアーキテクチャにおけるマルチドメイン協調シミュレーション
- 自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションにおける今後のトレンドは何ですか？
- エンジニアリングに関する完全な情報
- 自動車E/Eアーキテクチャシミュレーションに関するよくある質問
- 著者略歴
自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションとは、車両の電子システムと電気システムを仮想的にモデル化し、検証するものです。これにより、エンジニアリングチームは、ハードウェアプロトタイプを実際に構築する前に、アーキテクチャ設計、通信動作、タイミング、安全性、およびドメイン間の相互作用をテストできます。ソフトウェア定義型車両においては、この作業はもはや付随的なタスクではなく、開発の中核を成すものとなっています。
- 自動車のE/Eアーキテクチャは、分散型ECUから集中型およびゾーン型システムへと移行しつつある。
- シミュレーションは、チームがトポロジー、通信、安全性、タイミング、およびドメイン間の動作を早期に検証するのに役立ちます。
- シフトレフト検証をサポートし、後期段階のテストコストを削減します。
- この技術システムは、モデル、実行、検証、データ管理の4つの層から構成されています。
- 主要なシミュレーションの種類は、トポロジー、バス通信、機能安全、リアルタイム、およびマルチドメイン協調シミュレーションの5つです。
- 主な技術的課題は、モデルの忠実度、ツール間の相互運用性、リアルタイム負荷、およびシナリオの網羅性である。
- 一般的なツールとしては、Simulink、Simcenter Amesim、Ansys、CANoe、RTaW-Pegase、dSPACE、ETAS LABCAR、およびQEMUなどが挙げられる。
- 今後の研究は、AI支援シミュレーション、デジタルツイン、車両クラウドシミュレーション、軽量モデルへと向かうだろう。
現代の車両は、ソフトウェア、中央演算、センサーフュージョン、接続性、そして継続的なアップデートを中心に構築されています。この変化により、E/Eアーキテクチャの役割も変化しました。もはや配線やコントローラの配置だけではなく、車両全体の動作、機能のアップデート速度、そして異なるシステム間の安全な相互作用を左右するようになりました。そのため、シミュレーションは、高額なハードウェア変更を行う前にアイデアを検証する主要な手段の一つとなっています。
自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションが今や不可欠となっている理由とは？
車両開発は、まず設計を行い、プロトタイプを製作し、ベンチテストや車両テストの後半で問題点を見つけるという従来のワークフローから大きく進化しているため、これは不可欠です。現代の車両は、ADAS、自動運転、スマートコックピットシステム、V2X接続、電動パワートレイン、そしてますます増え続けるソフトウェア駆動機能をサポートする必要があります。これらすべては、緊密に統合されたE/Eシステムに依存しています。
これらの機能の背後にあるアーキテクチャは、 分散制御多くのECUが別々の機能を管理する場合、 集中型およびゾーン型アーキテクチャ、 中央演算装置（CCU） と連携 ゾーン制御ユニット（ZCU）. これにより、ECUの数が減り、配線の複雑さが軽減され、ソフトウェアのスケーラビリティが向上します。しかし同時に、統合、タイミング制御、障害処理、安全設計、ソフトウェア連携の難易度も高まります。
この報告書は、実用的な観点から重要な点を指摘している。従来の実地試験は費用がかさみ、時間もかかる。車両全体の試験プログラム1つに数百万人民元もの費用がかかる場合もあり、ベンチテストでは十分な条件を早期に網羅することができない。ハードウェアが既に製造された後では、後期段階での修正費用ははるかに高額になる。シミュレーションは、検証を早期に行うことでこの状況を変える。プロトタイプが凍結される前に、トポロジーの問題、バスの混雑、スケジュールの競合、互換性の問題、故障対応のギャップなどを発見できるのだ。
これは、より広範なエンジニアリングの実践とも合致しています。ISO 26262は、道路車両の電気・電子システムにおける主要な機能安全フレームワークであり続けており、クラウドベースの仮想検証は、ソフトウェア定義車両プログラムにおいてますます一般的になっています。
自動車用E/Eアーキテクチャシミュレーションとは何ですか？
自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションとは、車両の電子システムおよび電気システムの仮想モデルを使用して、開発全体を通して動作をシミュレートし、性能を分析し、機能を検証し、不具合をテストすることです。
本質的には、 デジタルツインロジック 自動車の電気・電子工学において、実際のシステムの仮想バージョンが構築され、エンジニアはセンサー、ECU、バス、アクチュエータ、および外部環境がどのように相互作用するかをモデル化できます。このモデルは、次の目的で使用されます。
- 物理的なプロトタイプを作成する前に、アーキテクチャの正しさを検証する
- タイミング、レイテンシ、CPU負荷、信頼性を分析する
- ネットワーク設計、アーキテクチャレイアウト、およびソフトウェアスケジューリングを改善する
- 故障をシミュレートし、安全機構を点検する
- ライフサイクルテスト、診断、およびテスト資産の再利用をサポートする
本レポートでは、E/Eアーキテクチャシミュレーションの4つの主要な特徴を定義している。
- システム全体をカバー センサー－ECU－バス－アクチュエータチェーン全体にわたって
- リアルタイムの関連性 シミュレーション精度は実車に近く、理想的には5%以内である。
- 拡張性 アーキテクチャが分散型から集中型、ゾーン型へと移行するにつれて
- 工学的有用性 主流の設計・テストツールとの統合を通じて
その組み合わせこそが、シミュレーションを実際の車両開発プログラムにおいて有用なものにする要因である。
自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションをサポートする技術システムは何ですか？
この報告書では、技術システムを4つの層に分けて説明しています。 シミュレーションモデル層、シミュレーション実行層、シミュレーション検証層、およびデータ管理層. これらの層は連携して、シミュレーションプロセス全体をサポートします。
シミュレーションモデル層
これはシステム全体の基盤となる部分です。実際の電気・電子アーキテクチャを表現するために使用されるデジタルモデルが含まれています。
報告書によると、この層には以下が含まれる。
- ECUモデル CPU、メモリ、I/Oなどのハードウェアリソースに加え、オペレーティングシステム、アプリケーションロジック、通信プロトコルなどのソフトウェアロジックも含まれます。
- バスモデル CAN、CAN FD、イーサネット、TSNについて、伝送遅延、帯域幅負荷、信号干渉などを含む。
- センサーモデル カメラ、LiDAR、ミリ波レーダー、GPS、その他の入力（信号出力特性やエラー挙動を含む）
- アクチュエータモデル エンジン、ブレーキ、ステアリング、その他の制御システム用
- 環境モデル 実際の使用におけるE/Eの動作に影響を与える道路、天候、交通の流れについて
この層が単純すぎると、シミュレーションの残りの部分の信頼性が低下します。
シミュレーション実行レイヤー
このレイヤーはシミュレーションを実行します。
報告書によると、それは以下の要因に依存するとのことです。
- 1 リアルタイムシミュレーションエンジン ミリ秒レベル、場合によってはマイクロ秒レベルのステップサイズに対応可能
- 1 共同シミュレーション機構 E/Eモデルを車両ダイナミクス、ADASアルゴリズム、バッテリーモデル、またはその他のエンジニアリング領域と接続する
このレイヤーこそが、モデルを実用的なエンジニアリングテスト環境へと変えるものです。
シミュレーション検証レイヤー
この層では、シミュレーションされたシステムがエンジニアリング要件を満たしているかどうかを確認します。
報告書には以下の内容が含まれています。
- 検証ケースの設計
- 機能検証
- パフォーマンス分析
- 安全性の検証
- 故障シミュレーションと故障注入
また、以下のような典型的な業績指標も記載されています。
- バス帯域幅の使用率
- 信号伝送遅延
- CPU負荷
- タスクスケジューリングの成功率
- 応答時間
- ジッター
- 故障診断効率
データ管理レイヤー
このレイヤーは、シミュレーションおよびテスト中に生成されるデータを管理します。
報告書には以下の内容が含まれています。
- シミュレーションパラメータ
- テストケース
- 結果の保存
- 比較分析
- トレーサビリティ
- イテレーション間でのデータ再利用
これは重要な点です。なぜなら、シミュレーションプログラムは、結果を管理、比較、そして長期にわたって再利用できる場合にのみ、真のエンジニアリング資産となるからです。
自動車用E/Eアーキテクチャシミュレーションの主な種類は何ですか？
この報告書では、5つの主要なシミュレーションタイプを特定している。
- アーキテクチャトポロジーシミュレーション
- バス通信シミュレーション
- 機能安全シミュレーション
- リアルタイムシミュレーション
- マルチドメイン連成シミュレーション
それぞれが異なるエンジニアリング上の問題を解決し、それらが組み合わさることでアーキテクチャのワークフロー全体を網羅します。
アーキテクチャトポロジーシミュレーションはどのように機能するのですか？
アーキテクチャトポロジーシミュレーションは、コンセプト設計およびアーキテクチャ計画の段階で使用されます。レイアウトが合理的で、拡張性があり、耐障害性を備えているかどうかを確認するとともに、コスト削減にも役立ちます。
報告書で説明されているように、トポロジー設計は、集中型アーキテクチャとゾーン型アーキテクチャの両方において、配線コスト、信号経路長、信頼性に直接影響を与えます。報告書では、主な3つの用途を強調しています。
レイアウトの合理性を検証する
チームは、次のようなさまざまな構造をシミュレートします。
- 中央演算装置 + 4つのゾーンコントローラ
- 中央演算装置 + 3つのゾーンコントローラ
目的は、信号経路、配線ルート、およびノード配置を比較することです。これにより、ハーネスの長さ、配線重量、およびシステムコストを削減できます。
この報告書は具体的な例を挙げている。あるゾーンアーキテクチャプロジェクトでは、トポロジーシミュレーションによってハーネスの長さが短縮された。 20% そしてコストは 15%。
拡張性の検証
トポロジーシミュレーションは、アーキテクチャが後々新しい機能をサポートできるかどうかをテストするためにも使用されます。例えば、以下のような機能です。
- 追加のADASセンサー
- 新しいスマートコックピット機能
- 将来のソフトウェア駆動機能
これは、後々の高額な設計変更を回避するのに役立ちます。
障害冗長性の検証
チームはまた、ゾーン制御ユニットの故障など、ノードの故障をシミュレーションし、バックアップ経路がブレーキや操舵などの安全上重要な機能を維持できるかどうかを確認する。
この報告書では、ここで一般的に使用されているツールとして以下を挙げている。 ベクターカヌー、 シーメンス Simcenter Amesim、 そして MathWorks Simulink。
バス通信シミュレーションが重要な理由とは？
バス通信シミュレーションは、ネットワークの動作がシステムのタイミング、信頼性、および機能性能に直接影響するため、非常に重要です。E/Eシステムが集中型およびゾーン型レイアウトへと移行するにつれて、通信ネットワークはより多くのデータを、より多くのプロトコルを介して、より厳格なタイミング要件の下で伝送する必要があります。
レポートでは、アーキテクチャが従来のCANから CAN FD、車載イーサネット、およびTSN. これにより、プロトコルの互換性、ネットワーク負荷、および障害発生時の挙動がこれまで以上に重要になる。
バス通信シミュレーションは、信号伝送、遅延、干渉、帯域幅の使用状況に焦点を当てています。主なエンジニアリングタスクは3つあります。
プロトコル互換性検証
現代のE/Eアーキテクチャでは、多くの場合、複数のプロトコルが同時に実行されます。エンジニアは、以下のプロトコル間で正しい信号交換が行われることを検証する必要があります。
- できる
- CAN FD
- イーサネット
- TSN
- これらのネットワーク間のゲートウェイ
この報告書では、より現実的な仮想通信モデルを構築するために、QEMUベースの仮想化とPCIバスおよびイーサネット転送チャネルを組み合わせることを具体的に言及している。
帯域幅と遅延の最適化
運転状況が異なれば、交通負荷も異なります。エンジニアは、以下の条件下でネットワークの挙動をシミュレーションします。
- アイドル
- 加速度
- 自動運転
- センサートラフィック量が多い状況
これにより、ボトルネックを特定し、優先順位ルールや送信サイクルを調整できます。レポートでは、カメラやLiDARのトラフィックが多いADAS開発では、バスシミュレーションを使用してキー信号の遅延を抑えることができると指摘しています。 10ミリ秒。
また、名前も挙げています RTaW-ペガセ マイクロ秒レベルのタイミング、最悪ケースの伝送時間解析、および帯域幅解析をサポートするため、重要なツールとして位置づけられています。
TSN関連のタイミング制御に関して、IEEE 802.1Qbvは、重要なトラフィックの時間認識型スケジューリングに関する関連規格の1つです。
バス障害のシミュレーションと診断
この報告書では、通信ネットワークへの障害注入についても取り上げており、具体的には以下の内容が含まれる。
- 短絡
- 開回路
- 信号干渉
- メッセージ妨害
一例として、CANバス干渉シミュレーションがあり、これは診断モジュールが誤検出を起こすことなく妨害信号をフィルタリングできるかどうかを検証するために使用される。
機能安全シミュレーションは、E/Eアーキテクチャ開発をどのように支援するのでしょうか？
機能安全シミュレーションは、障害が発生したときにアーキテクチャが安全を維持できるかどうかをテストします。これは、ADASや自動運転システムにとって特に重要です。これらのシステムでは、安全要件がしばしば ASIL BからASIL D 範囲。
ISO 26262は、自動車の安全関連E/Eシステムとそのライフサイクル全体に関する枠組みを提供する。
本報告書は、機能安全シミュレーションを主に3つの用途に分類している。
故障注入シミュレーション
障害は以下に注入されます。
- ECU
- センサー
- バス
- コントローラー
- システムインターフェース
例として挙げられる不具合は以下のとおりです。
- ECUフリーズ
- ECUクラッシュ
- センサーのドリフト
- バス信号損失
- 通信の破損
このレポートでは、ある自動運転アーキテクチャにおいて、メインECUが故障した場合、バックアップECUが引き継ぐ必要があったという実例が示されています。 50ミリ秒 サポートする アシルD 要件。
安全機構の検証
シミュレーションは、以下の事項を検証するために使用されます。
- 信号冗長性
- タスクの重複
- ハードウェア分離
- デュアルECU同期
- フェイルオーバー動作
- 動作が劣化している
この報告書には、 タイプ1仮想化 次のような技術 ゼン そして ACRN 安全性が重要なワークロードとそうでないワークロード間の分離をテストする。
安全レベル評価
シミュレーション結果は、アーキテクチャが目標とする安全レベルを満たしているかどうかを評価したり、ハードウェアの完全統合前に潜在的なリスクを発見したりするために使用できる。
報告書は具体的に、 Ansys Medini アナライザー 危険性分析、リスク評価、および安全設計の支援のため。
現代の電気・電子アーキテクチャの検証において、リアルタイムシミュレーションが中心的な役割を果たすのはなぜでしょうか？
リアルタイムシミュレーションが重要なのは、集中型E/Eアーキテクチャでは、センシング、通信、演算、アクチュエーションといった各工程における厳密なタイミングが不可欠だからです。タスクの遅延や信号の到着遅延が発生すると、車両制御の品質と安全性に即座に影響が出る可能性があります。
この報告書は、主に3つの用途を挙げている。
タスクスケジューリングシミュレーション
これは、ECUまたは中央コンピューティングプラットフォーム内部のスケジューリングプロセスを対象としており、以下が含まれます。
- タスクの優先順位
- スケジュール期間
- タスクの依存関係
- CPU負荷
- 応答時間
目標は、競合箇所を特定し、スケジューリング規則を改善することです。
この報告書では、優先度の高いECUタスクの応答時間が一定時間を超えた例が挙げられている。 20ミリ秒. 優先度と期間の設定を変更した後、応答時間は短縮され、 10ミリ秒未満。
また、 RTaW-ペガセ 分析できる AUTOSAR Classic RTOS そして ハイパーバイザベースのスケジューリング そして、タスクの起動がネットワーク遅延にどのような影響を与えるかを評価する。
エンドツーエンドのタイミング分析
これは全経路を網羅しています。
センサー取得 → バス伝送 → ECU処理 → アクチュエータ応答
報告書には2つの例が挙げられている。
- 自動運転におけるステアリング制御には、以下の遅延が必要となる場合があります。 5ミリ秒
- IEEE 802.1Qbv時間認識シェーピングを備えたTSNは、安全性が重要なトラフィックを以下に保つことができます。 50μs
リアルタイムシミュレーションによるハードウェア適応
このレポートは、仮想モデルを次のようなリアルタイムハードウェアに接続する価値を強調しています。 dSPACE そして ETAS LABCAR HILテスト用。
これにより、モデルと実際のECUまたはアクチュエータとの間に閉ループが形成されます。dSPACEは、HILを現実的なシミュレーション環境でECU組み込みソフトウェアを検証するためのコア手法として説明し、ETASは、開発の初期段階でテストを実施できるコンパクトなHILシステムとしてDESK-LABCARを紹介しています。
また、同報告書では、LABCARのベンチは「実際のECU＋仮想モデル」による閉ループを構築できるため、リアルタイムの動作や機能の正確性をより正確に検証できると説明している。
自動車のE/Eアーキテクチャにおけるマルチドメイン協調シミュレーションとは何ですか？
マルチドメイン協調シミュレーションとは、E/Eアーキテクチャシミュレーションと、車両の挙動に影響を与える他のエンジニアリングドメインのシミュレーションを同時に実行することを意味します。車両は独立した技術レイヤーで動作するわけではないため、これは重要です。
この報告書は、主に3つの組み合わせを特定している。
E/Eアーキテクチャと車両ダイナミクスの協調シミュレーション
E/Eモデルを車両ダイナミクスツールと連携させることにより、 カーシミュレーター または シーメンス Simcenter Carエンジニアは、制御信号が実際の車両の挙動にどのように影響するかをテストできる。
報告書には次のような例が挙げられている。
- ブレーキの協調
- ステアリングレスポンス
- 車両の安定性
- 制御アルゴリズムの調整
具体的には、ブレーキ制御を向上させるために使用されるブレーキシミュレーションについて言及している。
E/EアーキテクチャとADASアルゴリズムの協調シミュレーション
これは以下のことをテストするために使用されます。
- ターゲット検出
- 経路計画
- センサー転送
- タスクスケジューリング
- アクチュエータの実行
アーキテクチャ全体にわたって連携して作業する。
この報告書は、自動運転における緊急ブレーキを実例として挙げている。また、 NVIDIA DRIVE Hyperion 高度な自動運転のための、センサー、コンピューティング、ソフトウェアシミュレーションを統合的にサポートするアーキテクチャとして。
E/Eアーキテクチャとバッテリーシステムの協調シミュレーション
電気自動車の場合、E/Eアーキテクチャは以下とも連携する必要があります。
- バッテリー制御
- 充電制御
- エネルギー管理
- 熱挙動
報告書によると、このような共同シミュレーションは、制御精度、信頼性、および車両の航続距離を向上させるために使用されている。また、インフィニオンがバッテリーパワーモジュールの熱および制御シミュレーションにAnsysツールを使用していることにも言及している。
ツール間の協調シミュレーションを可能にするには、標準インターフェースが重要です。レポートでは特に、 FMI そして HLA. FMIはModelica協会によって維持管理されており、ツール間でシミュレーションモデルを交換するために広く利用されている。
自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションにおける主な技術的課題は何ですか？
報告書は、主に4つの技術的な課題を指摘している。
- モデルの忠実度が不十分
- 複数ドメインの共同シミュレーションにおける困難
- リアルタイムシミュレーションのパフォーマンスボトルネック
- 不完全なシミュレーションユースケース設計
適切に処理されない場合、それぞれがシミュレーションの価値を損なう可能性がある。
モデルの忠実度が不十分
大きな問題点は、仮想モデルが実際の車両の挙動と十分に一致しない可能性があることだ。
報告書では、以下のような事例が挙げられています。
- ECUソフトウェアのロジックが単純化されすぎている
- ハードウェアリソースの制限は無視されます
- バス伝送挙動は現実的にモデル化されていない
- センサーのエラーとノイズが欠落しています
一部のECUモデルはコア機能のみをシミュレートし、実行時遅延やハードウェアリソース制限を無視しているため、CPU負荷の偏差が増加する可能性があると指摘している。 10%. また、古いシミュレーション試験システムには、制御要素や現実的な通信動作が欠けている可能性があるとも述べている。
複数ドメインの共同シミュレーションの難しさ
この問題はツールの不一致に起因します。E/Eアーキテクチャツール、車両ダイナミクスツール、ADASツール、バッテリーツールは、以下のツールを使用している可能性があります。
- 異なるデータ形式
- 異なるインターフェース
- 異なる時間ステップ
- 異なる同期方法
この報告書では、CANoeとCarSimを連携させるために、カスタムインターフェースの開発が必要となる場合がある具体的な例が示されている。
リアルタイムシミュレーションのパフォーマンスにおけるボトルネック
現代の集中型アーキテクチャには、多数のコントローラ、センサー、ネットワークノードが含まれています。そのため、特に以下のような要素が含まれる場合、高精度モデルの計算負荷は大きくなります。
- TSNタイミング
- マルチコアスケジューリング
- マイクロ秒単位の解析
- 大規模通信グラフ
報告書によると、従来のシミュレーションエンジンは、このレベルのタイミング精度を実現するのに苦労することが多いという。
不完全なシミュレーションユースケース設計
シナリオカバレッジも弱点の一つです。自動車システムは以下のシナリオでテストする必要があります。
- さまざまな道路状況
- さまざまな気象条件
- 通常動作
- 異常動作
- 故障状態
- 極端な自動運転シナリオ
報告書では特に、豪雨や濃霧といった状況下でのデータが欠落していることを指摘しており、これらの状況下では、後々のテストまでセンサーの干渉問題が隠れてしまう可能性があるとしている。また、シナリオの多様性が限られていること、通信リンクのカスタマイズが難しいこと、機能テスト用のキャリアが少なすぎることも指摘している。
自動車開発チームは、これらのシミュレーションにおける課題をどのように解決できるのでしょうか？
報告書は4つの解決策グループを提案している。
モデルの忠実度を向上させる
推奨される方法は以下のとおりです。
- 使用 ハイブリッドモデリング手法 物理モデリングとデータ駆動型キャリブレーションを組み合わせたもの
- 実車データを使用してECU、バス、センサーのパラメータを調整する
- 追加 HILシミュレーション 実際のECUとセンサーを搭載
- 測定された車両データとの比較に基づいてモデル検証基準を設定する
- 偏差を範囲内に抑える 5% 可能な限り
報告書は、リアリティを向上させる方法として、QEMUベースのコントローラ仮想化と仮想バス構築を改めて指摘している。
複数ドメインの共同シミュレーションにおける困難を解決する
報告書は以下のことを推奨している。
- 標準インターフェースを使用する FMI そして HLA
- 統合シミュレーションプラットフォームの構築
- 各ドメインのタイミング要件に基づいて、異なるシミュレーションステップサイズを割り当てる
これは実用的なアプローチである。なぜなら、異なるサブシステムは同じ時間分解能を必要としないからである。
リアルタイムパフォーマンスのボトルネックを打破する
報告書は次のように示唆している。
- マルチコアCPU
- GPUアクセラレーション
- 非コアモデルの簡素化
- 複数のノードにまたがる分散シミュレーション
GPUアクセラレーションはシミュレーション速度を向上させることができると述べられています。 3～5回. NVIDIAはまた、自動車のシミュレーションと検証に役立つものとして、高速コンピューティング、AI、およびデジタルツインツールを紹介している。
シミュレーションケース設計の改善
報告書は以下のことを推奨している。
- 構造化シナリオライブラリの構築
- 通常状態、異常状態、および故障状態を網羅
- AIを使用してシミュレーションケースを自動的に生成する
- 実車テストからのフィードバックに基づいてシナリオライブラリを更新
これは、自動車メーカーがライブラリを構築する実例を示しています。 1,000以上のシナリオシミュレーションで発見された問題の割合が上昇し、 85%以上。
また、RTaW-Pegaseのトポロジーストレステストは、アーキテクチャの限界を見つけ出し、より極端なシナリオを作成するのに役立つとも指摘している。
自動車のE/Eアーキテクチャ開発において、最も重要なシミュレーションツールはどれですか？
この報告書では、ツールを3つのカテゴリーに分類しています。 汎用シミュレーションツール、バス専用シミュレーションツール、リアルタイムシミュレーションツール。
一般的なシミュレーションツール
MathWorks Simulink
E/Eアーキテクチャモデリング、ECUロジック、センサーモデル、ネットワーク動作、および他のドメインとの接続に使用されます。
シーメンス Simcenter Amesim
マルチドメインシミュレーション、特に車両ダイナミクス、熱挙動、流体システムを相互に接続する必要がある場合に使用されます。
Ansys
マルチフィジックスシミュレーション、熱解析、電磁解析、安全工学に使用されます。レポートでは特に、 Ansys Medini アナライザー。
バス専用シミュレーションツール
Vector CANoe / CANalyzer
CAN、CAN FD、イーサネット、TSNのシミュレーション、信号解析、障害注入、帯域幅テストに使用されます。
RTaW-ペガセ
用途：
- イーサネット/TSNタイミング解析
- CAN FD混合ネットワーク分析
- マルチコアスケジューリング分析
- 最悪のタイミング分析
- TSNパラメータの自動設定
- エンドツーエンドのタイミング可視化
Vector VNハードウェア
仮想シミュレーションと実際のネットワークハードウェアを接続し、リアリティを高めるために使用されます。
リアルタイムシミュレーションツール
dSPACE
高精度モデルを用いたリアルタイムシミュレーションおよびHIL（Hardware-in-the-Loop）テストに使用されます。
ETAS LABCAR
ECUに特化したHILテスト、故障シミュレーション、および統合検証に使用されます。
QEMU
仮想コントローラの開発に使用され、複数のカーネルとオペレーティングシステムをサポートすることで、テスト時の物理ハードウェアへの依存度を低減します。
実際のエンジニアリング応用とはどのようなものか？2つの事例研究
本報告書には、2つの詳細なエンジニアリング事例研究が含まれています。
ケーススタディ1：集中型E/Eアーキテクチャ開発におけるシミュレーション
次世代の中央集中型E/Eアーキテクチャを開発している大手自動車メーカーは、主に3つの問題に直面した。
- トポロジー最適化
- バス帯域幅のボトルネック
- 機能安全検証
実施方法
- Simulink + CANoe の協調シミュレーション トポロジーモデルを構築し、中央コンピューティング＋4ゾーンと中央コンピューティング＋3ゾーンを比較するために使用されました。
- RTaW-ペガセ CAN FDとイーサネットの混在通信をシミュレートし、メッセージの優先順位を調整するために使用されました。
- dSPACE HIL ECUの故障やバスの故障を含む機能安全テストに使用されました 20種類以上の障害シナリオ。
結果
- ハーネスの長さを短縮 22%
- アーキテクチャコストが削減されました 18%
- バスの利用率は以下から減少 75％から55％
- 重要な信号遅延は制御範囲内で 8ミリ秒
- アーキテクチャがサポートすることが検証済み アシルD 期待
エンジニアリング価値
この報告書によると、このシミュレーション主導のワークフローにより開発時間が短縮されたとのことです。 30%研究開発費を削減 25%実車テストで最初に発見された問題の数を減らし、 80%。
ケーススタディ2：新エネルギー車向けゾーンE/Eアーキテクチャにおけるマルチドメイン協調シミュレーション
新エネルギー車メーカーは、ゾーンE/Eアーキテクチャが以下の要素とどのように相互作用するかを検証する必要がありました。
- 車両ダイナミクス
- バッテリーシステム
- エネルギー管理
- ブレーキ性能
実施方法
- 共同シミュレーションプラットフォームは、 Simulink E/Eアーキテクチャの場合、 カーシミュレーター 車両ダイナミクスのため、そして Ansys バッテリーシミュレーション用。
- FMI データ交換に使用されました。
- 研究チームは、アイドリング、加速、ブレーキング、高速道路巡航など、複数の運転状態をシミュレーションした。
- ETAS LABCAR 実際のゾーンコントローラを用いたHILテストに使用されました。
結果
- エネルギー管理戦略が改善されました
- 車両の航続距離は増加 10%
- ブレーキ応答時間が改善されました 15%
このレポートでは、Ansys関連の手法を用いたバッテリーパワーモジュールの熱シミュレーション作業についても言及している。 最高気温が25度上昇 出典となる事例の説明に記載されています。
エンジニアリング価値
この事例は、E/Eアーキテクチャシミュレーションがネットワークタイミングの改善にとどまらず、車両効率、熱制御、そして実際の走行性能の向上にも貢献することを示している。
自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションにおける今後のトレンドは何ですか？
報告書は、今後の4つの方向性を示している。
AIとシミュレーションは今後ますます頻繁に併用されるようになるだろう。
AIは以下の点で役立ちます：
- 自動モデル構築
- 自動シナリオ生成
- 自動結果分析
- 閉ループシミュレーションと最適化
これにより、エンジニアリング作業を削減し、シナリオの網羅性を向上させることができます。
デジタルツインはシミュレーションとより密接に連携するようになるだろう。
次のステップは、オフラインモデリングにとどまらず、仮想アーキテクチャモデルと実車とのリアルタイム接続を実現することです。これにより、ライフサイクルモニタリングと継続的なシステム改善が可能になります。
NVIDIAは、Omniverseを自動車分野を含む産業用デジタルツインおよびシミュレーションワークフローのためのプラットフォームとして発表した。
車両とクラウドの連携シミュレーションは拡大するだろう
コネクテッドカーやV2Xシステムが拡大するにつれて、シミュレーションには以下のような要素がますます含まれるようになるでしょう。
- V2V
- V2I
- V2P
- 車両とクラウドの相互作用
報告書によると、RTaW-PegaseはV2Xプロトコルのシミュレーションに関連する無線通信機能を備えている。
軽量シミュレーションがより重要になる
この報告書はまた、以下の用途における軽量ツールと軽量モデルについても指摘している。
- 実地試験
- 現場診断
- モバイルエンジニアリングサポート
- メインラボ外での柔軟なテストワークフロー
エンジニアリングに関する完全な情報
自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションは、ソフトウェア定義型車両を実現するための重要な基盤技術となっています。要件定義やアーキテクチャ設計から、統合テスト、最適化、そしてその後の運用サポートに至るまで、ライフサイクル全体にわたるデジタル開発を支援します。
出典レポートに基づくと、その価値は明らかである。
- 検証を前倒しする
- 開発コストを削減する
- 開発期間を短縮します
- 信頼性が向上します
- 集中型およびゾーン型アーキテクチャの開発をサポートする
- トポロジー、通信、安全性、タイミング、およびドメイン間統合の問題を解決するのに役立ちます
- デジタルツイン、AI支援テスト、車両クラウド検証への道筋をサポートします。
強力なE/Eシミュレーション機能を構築している企業は、通常、より早期に、より少ない手戻りで、より良いアーキテクチャの決定を下すことができます。
自動車E/Eアーキテクチャシミュレーションに関するよくある質問
1. なぜシミュレーションは現代の自動車用E/Eアーキテクチャ開発において不可欠になりつつあるのか？
簡潔な答え： 現代のE/Eアーキテクチャはより統合化され、ソフトウェアの比重が高く、物理的なテストだけでは検証がはるかに困難になっているためです。
現代の車両は、分散型ECUシステムから集中型・ゾーン型E/Eアーキテクチャへと移行しつつあります。これにより、コンピューティング、ネットワーク、ソフトウェア連携など、システム全体の複雑性が増大しています。従来の物理プロトタイプとベンチテストに基づく検証は、コストが高く、時間もかかります。シミュレーションを用いることで、アーキテクチャの早期検証、大規模なシナリオテスト、ソフトウェアアップデートの迅速化、開発コストの削減が可能になります。AWSは、クラウドベースのE/Eシミュレーションと仮想ECUワークフローが、Vモデル開発の迅速化に役立つと述べています。
2. E/Eアーキテクチャシミュレーションにおける最大の技術的課題は何ですか？
簡潔な答え： 最大の課題は、モデルの精度、ツール間の統合、リアルタイム性能、およびシナリオの網羅性です。
低忠実度のECU、センサー、またはバスモデルでは、実際の車両挙動と一致しない結果が生じる可能性があります。異なるツールが異なるインターフェースやステップサイズを使用する可能性があるため、クロスドメインシミュレーションは困難です。集中型アーキテクチャでは、イーサネットおよびTSNトラフィックに対してマイクロ秒レベルの正確なタイミングも必要となります。さらに、十分な数のシナリオを手作業で構築するには多くの時間がかかります。AWSも、最新のE/Eシミュレーションワークフローにおける同様のスケーリングと統合の問題を指摘しています。
3. 自動車のE/Eアーキテクチャ開発において、最も一般的に使用されているシミュレーションツールは何ですか？
簡潔な答え： ほとんどのチームは、単一のツールではなく、ツールチェーンを使用している。
一般的なツールには以下が含まれます MathWorks Simulink モデリングおよび機能シミュレーションのために、 シーメンス Simcenter Amesim マルチドメインシミュレーションの場合、 Ansys安全性およびマルチフィジックス作業のためのmedini分析を含む。通信シミュレーションについては、 Vector CANoe/CANalyzer そして RTaW-ペガセ 広く使用されています。リアルタイムおよびHIL検証では、 dSPACE そして ETAS LABCAR クラウドベースの仮想検証は、SDVワークフローにおいてますます一般的になりつつある。
4. シミュレーションは、ISO 26262に基づく機能安全検証をどのようにサポートしますか？
簡潔な答え： これにより、エンジニアは実際の車両で危険な故障が発生する前に、安全にテストを行うことができる。
シミュレーションは、チームが制御された環境にECUの故障、センサーの不具合、通信エラー、タイミング違反などを注入できるようにすることで、ISO 26262に準拠した検証をサポートします。エンジニアは、路上テストの前に、冗長性、フェイルオーバーのタイミング、劣化動作、安全機構の動作を検証できます。ISOでは、機能安全は、道路車両のライフサイクル全体にわたる安全関連の電気、電子、ソフトウェアシステムに適用されると規定されています。
5．ソフトウェア定義型車両の時代において、シミュレーションはどのように進化していくのか？
簡潔な答え： それはよりクラウドベースになり、より自動化され、デジタルツインとの連携がより密接になるだろう。
シミュレーションは、デジタルツイン、クラウド規模の検証、車両インザループ（VIL）とHILのハイブリッドワークフロー、そしてAI支援による自動化へと進化しています。NVIDIAは、デジタルツインと高速シミュレーションが、より迅速な検証とより安全な展開に役立つと提唱する一方、AWSは、クラウドシミュレーションを仮想ECUおよびE/Eアーキテクチャのテストを拡張する方法として説明しています。これらのトレンドは、AI駆動型シミュレーション、デジタルツインの連携、車両とクラウドの協調シミュレーションに関する本レポートの見解と一致しています。
著者略歴
ジョニー・リュー は Dowway VehicleのCEO. 彼は、車両技術戦略、自動車システム開発、およびエンジニアリング主導の製品開発に重点を置いています。自動車のE/Eアーキテクチャシミュレーションに関する彼の見解は、開発サイクルの短縮、システム信頼性の向上、および拡張性の高いソフトウェア定義型車両プラットフォームのサポートの必要性に基づいています。
