C2 仮想空間での自動走行評価環境整備手法の開発

仮想空間での自動走行評価環境整備手法の開発

DIVP®プロジェクトは、様々な交通環境下で再現性の高い安全性評価を行うために、リアル環境での実験評価と代替え可能な、実現象と一致性の高いシミュレーションモデルを開発しています。

DIVP®プロジェクトの概要

自動運転の社会実装において、安全性評価は非常に重要であり、そのためにセンサを評価するシミュレーション基盤の構築は必要不可欠である。
DIVP®プロジェクトでは、仮想空間での安全性評価を行うシミュレーション基盤を開発しており、自動車メーカ、サプライヤとツールを共有し、効率性・ロバスト性向上に向けた安全性評価の強化を推進する。

研究成果

DIVP®のシミュレーション基盤では、実測に基づく反射特性を仮想空間に反映させる事により、実現象と一致性の高いセンサ評価を実現。2022年7月にシミュレーション基盤の提供を事業化。

今後の活動計画

シミュレーションに基く安全性評価プロセス・ツールの国際標準化を推進し、自動運転の社会実装加速に貢献しながら、安全でレジリエントな自動運転社会の実現に向けた活動を継続する。

マツダ様、古河電気工業様、古河AS様とDIVP®の連携により、 DIVP®シミュレータに独自のレーダモデルを接続し、その出力結果を実測値と比較して検証を実施しました。

DIVP®臨海部実証実験（シミュレーション）

以下の役割分担で、基礎検証、実環境走行シナリオ検証を実施。

マツダ様、古河電気工業様、古河AS様、DIVP®連携での検証

複数シナリオを準備し、その上でDIVP®の空間描画におけるミリ波の原理原則が正しく動作していることを確認し、実際のレーダーモデルと空間描画を組み合わせて検証を実施。

独自レーダモデル接続し、出力結果を実測値と比較検証

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臨海部実証実験（シミュレーション）におけるＳＵＢＡＲＵ様との取組

DIVP®臨海部実証実験（シミュレーション）

DIVP®コンソーシアムでは、臨海部（お台場）・C1高速エリアの環境をDIVP®シミュレーション上に再現。このリアルな環境を活用して、臨海部実証実験（シミュレーション）では、実証実験参加者の独自システム、アルゴリズムと連携した評価を実施。ＳＵＢＡＲＵ様にご参加を頂いています。

DIVP®を活用した機械学習用の画像生成

ＳＵＢＡＲＵ様でのシミュレーション画像を使った機械学習

ＳＵＢＡＲＵ様は周囲認識の性能向上を目的として、機械学習にDIVP®仮想空間・カメラ画像を活用しています。得られた学習結果を車載のカメラ映像に適用し、実環境での技術検証を進めています。
現在、機械学習の教師データを実環境映像、DIVP®仮想空間画像のそれぞれをベースとした認識率を比較し、ほとんど差がないことを確認しています。DIVP®の技術を導入することにより、周囲認識・センシングの研究開発が加速することが期待されます。