図2.1-2自動運転システムの安全性評価の手法案2.1.1交通外乱テストシナリオ構築のための実交通環境データの収集・分析自動運転車は前方だけでなく側方や後方といった周辺車両に関しての情報を収集しながら経路・走行計画を立て制御を行う。そのため、本事業で扱う交通外乱テストシナリオを作成するにあたり、周辺車両の位置、速度、加速度などのパラメータを含んだ走行データが重要であり、自動運転システムを評価するためには自車を中心とした周辺8方向に出現する車両（以下、「交通環境」という）について分析する必要がある。しかしながら、図2.1.1-1に示すように、既存データ（平成29年度経産省事業の「高度な自動走行システムの社会実装に向けた研究開発・実証事業：自動バレーパーキングの実証及び高度な自動走行システムの実現に必要な研究開発」（認識・判断データベース構築技術の開発と利活用の検討）の成果である「運転行動データベース[3]」）では前方車両のデータ分析は可能であるが、後方や側方といった車両に関しては計測が行われておらず、分析は困難である。また、市街地を中心としてデータが収集されているため、高速道路でのデータ量が限られていることから、既存データだけでは高速道路における周辺車両の振る舞いのパラメータ分布を作成するには十分でない可能性がある。そのため、3.3.1項、3.3.2項、3.3.3項および3.4節に示す、自車を中心とした周辺8か所の車両に関してのパラメータを取得できるデータ計測手法（図2.1.1-2、図2.1.1-3）の検討を実施し、走行データの収集を行った。また、計測車両により収集したデータよりパラメータ（軌跡情報、数値情報）を抽出するために、3.3.4項に示すローカライゼーション（自車位置推定）の技術を用いた周辺車両情報（軌跡情報等）を導き出す手法を開発した。これらを組み合わせることで交通外乱テストシナリオの作成のために必要なパラメータを抽出する（図2.1.1-4）。更に、各交通外乱シナリオにおける分布などを作成するためには、膨大なデータの中から対象となる交通外乱シナリオを抽出しなければならない。そのため3.5節で示す、収集された膨大なデータからコンピュータ等を使用し交通外乱シナリオを抽出できるアルゴリズムの開発を行った（図2.1.1-5）。これらの分析されたデータII-2

質問: 交通外乱テストシナリオ構築のための実行通環境データの収集において、自車を中心とした周辺8か所の車両に関してのパラメータを取得するデータ計測では、計測車両を用いたデータ収集と何によるデータ収集の手法が行われましたか？
解答: 定点でのカメラ計測