2026 R1 AVxcelerate SensorsとNVIDIA Omniverseの統合により、自動運転技術のイノベーションを推進

自動運転車（AV）の開発は本質的に複雑であるため、システムの安全性をテストして実証することは、大がかりな取り組みとなります。

この数年間、シミュレーションはシステムの個々の要素をテストするために導入されてきました。しかし、AVシステムがより複雑化し、運行設計領域（ODD: Operational Design Domains）が拡大するにつれて、この変化に対応するために、安全テストにおけるシミュレーションの役割は飛躍的に高まっています。

現在では、AV開発の成功は、個別のシミュレーションツールの使用だけでなく、センサーパイプラインに接続され、物理的に接地されたセンサー認識デジタルツイン（リアルタイムデータを使用して、ライフサイクル全体にわたる挙動と性能をシミュレーションする物理的なオブジェクト、システム、またはプロセスの仮想モデル）間のインタラクションにも依存します。

このように、Ansysの2026 R1 AVxcelerate Sensorsに、NVIDIA OmniverseライブラリコレクションとNVIDIA NIMマイクロサービスを統合して、フィジカルAIを活用したアプリケーションを開発することで、デジタルツインを介して、単一の開発ワークフローで現実と仮想空間が相互作用する、AV開発の新しい革新的なアプローチが推進されています。

実環境と仮想環境の間のループを閉じる

自動運転機能の基盤となるのは、ロバストな車両システムのネットワークです。それらの車両の相互運用性を、さまざまな照明、天候、その他の環境因子の影響を受ける各種の条件下で考慮する必要があります。

AVxcelerate SensorsとOmniverseの統合により、デジタルツインを通じて現実世界と仮想世界の両方が1つの統一されたワークフローに接続されます。

また、Omniverseのエコシステムにより、エンジニアはワークフローの範囲内で運転環境をデジタルで再構築し、高度な物理ベースモデルを使用して忠実度の高いセンサーシミュレーションを実行できるようになります。

Ansys, part of SynopsysのProduct ManagementのSenior ManagerであるEmmanuel Follinは、次のように述べています。「AVxcelerate SensorsとOmniverseを組み合わせることで、現実世界と仮想世界間のループを閉じることができます。実際の環境や挙動を捉え、それを仮想空間で再構築し、物理特性を用いてセンサーをシミュレーションします。最終的には、バリエーションをスケーリングして、よりロバストな検証を行えるようになります。このように、道路からシリコンまでの連続的なパイプラインが形成されます。」

これは、エンジニアが複雑な現実世界の条件を再現した仮想シナリオを自由に作成できる独自のアプローチです。このソリューションでは、AnsysとNVIDIA社両方の製品機能を使用し、運転環境の多様なバリエーションを活用して、さまざまなテストシナリオがサポートされます。この物理的な精度とデジタルスケーラビリティの組み合わせにより、効率的で信頼性の高いAVシステムの開発手法の基礎が築かれます。

Omniverseでのデジタル世界への準備

2026 R1 AVxcelerate Sensorsに加えられた複数の変更により、Omniverseでは、デジタルで再構築された環境を準備する方法が変わります。彼らは、シミュレーション対応環境の構築から実環境への適用までの、これまで断片化されていたプロセスをより一貫性のあるパイプラインへと統合し、その結果、より迅速で信頼性の高い仮想検証を実現しています。

Ansys, part of SynopsysのProduct ManagementのSenior ManagerであるLionel Bennesは、次のように述べています。「物理的に信頼性の高いシミュレーションでは、再構築された環境を編集して強化する必要があります。これは、抽出されたシーンをOmniverseにインポートし、ジオメトリとセマンティクスを精細化して、マルチフィジックスを適用し、アセットがAVxcelerateでシミュレーションに対応していることを確認することを意味します。」

2026 R1 AVxcelerate Sensorsでは、主要機能が複数追加導入されたことで、Omniverseをワークフロー全体に統合するプロセスが効率化されました。

• 抽出された実際のシーンをインポートして強化する機能。ジオメトリをインポート後、精細化し、セマンティックの詳細を調整して、Ansysのマルチフィジックス材料（光学、電磁界、熱のマルチスペクトル）を適用できます。これにより、アセットは実環境の物理特性が再現され、センサーシミュレーション用に最適化されます。
• 環境作成を効率化する、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）ネイティブで直感的なワークフロー。エンジニアは、大規模な3次元地理空間環境を迅速に構築し、CesiumやTurboSquidなどのコンテンツライブラリを直接サポートするツールを利用して、事前に構築された高品質のSim-Ready USDアセットに素早くアクセスできるようになります。
• 制御されたバリエーションが可能になる、Omniverseにおけるレプリケーションなどのランダム化ツールやOmniGraph。アセットを手作業で再配置することなく、多岐にわたるデータセットを使用できるようになりました。センサーを認識するデジタルツインを作成するためのより効率化されたアプローチにより、環境の準備に必要な手作業を削減できます。
• アセットのスケーラビリティと再利用性を重視。複数のシナリオにわたって同じ環境を使用できるため、ロバストで多様な妥当性確認データセットを効率的に作成できます。自動化と一貫性の確保に重点を置くことで、時間を節約し、シミュレーション入力の忠実度を向上させることができます。

これらの改善の結果として、最終的には高度なAV開発をサポートするために必要な物理的に接地されたセンサー認識デジタルツインを作成できるようになります。

AVxcelerateが最も得意とすること: 物理ベースの合成センサーの作成

カメラ、レーダー、サーマルカメラ、LiDARなど、車載センサーはAV機能にとって不可欠なコンポーネントです。これらのセンサーにより、車両認識システムに送られるデータが提供されます。AVxcelerate Sensorsでは、仮想環境で車載センサーの認識機能をテストするために必要なGPUネイティブの物理的に正確なセンサーシミュレーションが提供されます。この情報を収集することで、より信頼性の高いAVシステムを設計できるようになります。

Bennesは次のように述べています。「Omniverseの統合は、AVxcelerate Sensorsの物理ベースでの合成センサーの作成機能に基づいており、新たなロードテストなしに認識機能のための忠実度の高い入力を達成できます。」

統合を成功させるためには、以下のAVxcelerate Sensors機能が不可欠となります。

• 光伝搬エンジンは、真の光の挙動をモデル化することで、マルチスペクトルカメラセンシング（電磁スペクトル全体で光を捕捉する技術）を提供します。グレア、反射、光の散乱など、さまざまな照明条件や気象条件下でこれらのインタラクションを記録することで、現実のさまざまなシナリオで直面する課題を再現するために使用できるリアルな画像データが得られます。
• 物理ベースのレーダーモデリングにより、信号の伝搬と周囲の物体とのインタラクションを正確に再現することで、よりリアルなレーダーシミュレーションを実行できるようになります。レーダーの挙動を正確にエミュレートし、材料特性、傾斜角、環境条件などの因子に基づいて、状況に応じた解析を実行することができます。エンジニアは、限定的なエッジケースなど、さまざまな状況でセンサー性能を捕捉して最適化できます。
• AVxcelerate Sensorsのセンサーシミュレーションプロセスは、高品質のセンサーデータを作成するロバストな方法を提供します。このソフトウェアを使用して、物理駆動型の精度でカメラ、レーダー、その他の認識デバイスをシミュレーションできます。また、開発と妥当性確認に使用される入力データが現実世界に限りなく近いことが保証されることで、エンジニアはシミュレーションと現実世界の乖離を回避しながら、設計プロセスの早い段階で潜在的な問題を予測して解決できるようになります。

Ansysのツールを導入したAV開発のスケーリング

AVxcelerate SensorsとOmniverseによるパイプラインを既存のAV開発ワークフローに統合することで、AVシステムの設計、テスト、妥当性確認の方法を根本から変革し、開発サイクルを効率化しながら、物理プロトタイプの作製やロードテストへの依存をさらに軽減できるようになります。エンジニアは、高忠実度シミュレーションの入力の一貫性を信頼して、認識アルゴリズムの妥当性確認、センサー構成の最適化、自動運転システムに対する全体的な信頼性の確保に自信を持って取り組むことができます。

Follinは次のように述べています。「リアルな環境とセンサーの挙動をより高い精度でシミュレーションする新しい機能により、エッジケースや再現が困難な複雑なシナリオを詳細まで評価できるようになりました。これにより、チームはプロセスの早い段階で自動運転システムを改良できるようになります。」

複雑さが増していくAVテクノロジーにより迅速かつ正確に対応できるようになる、よりリアルで効率的なシミュレーションフレームワークへの移行に興味はありますか。

Synopsysは、世界をリードするエンジニア、開発者、イノベーターが集まり、AIとアクセラレーテッドコンピューティングの未来を探求するNVIDIA GTCのゴールドスポンサーです。ぜひブース1135にお立ち寄りください。

AVxcelerateの詳細については、ウェビナー「Ansys 2026 R1: Ansysの自動運転車シミュレーションの新機能」をご覧ください。