(57)【要約】【課題】車両シミュレーションを支援する技術を提供する。【解決手段】センサモデル生成装置２１０は、ＳｆＭ部２１８と、真値導出部２２０と、第１モデル生成部２３０を備える。ＳｆＭ部２１８は、車両の撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する。真値導出部２２０は、上記撮像装置とは異なるセンサの出力結果をもとに、ＳｆＭ部２１８より高い精度で、車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する。第１モデル生成部２３０は、車両のシミュレーションにおいてＳｆＭ部２１８による導出結果を推定するためのモデルであって、真値導出部２２０により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、真値導出部２２０により導出された点群の位置と、ＳｆＭ部２１８により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを生成する。【選択図】図１０
2020109602.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第１導出部と、
前記撮像装置とは異なるセンサの出力結果をもとに、前記第１導出部より高い精度で、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第２導出部と、
前記車両のシミュレーションにおいて前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、前記第２導出部により導出された点群の位置と、前記第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを生成する生成部と、
を備えるモデル生成装置。
【請求項２】
前記生成部は、前記車両のシミュレーションにおいて前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、前記第１導出部により導出された点群の位置の信頼度を目的変数とする信頼度モデルをさらに生成する、
請求項１に記載のモデル生成装置。
【請求項３】
前記生成部は、前記車両のシミュレーションにおいて前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記車両周辺の空間を分割したエリアごとに、前記第１導出部により導出された点と、前記第２導出部により導出された点とが対応する比率を示す検知率モデルをさらに生成する、
請求項１または２に記載のモデル生成装置。
【請求項４】
車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第１導出部より高い精度で、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第２導出部により導出された点群の位置を説明変数とし、前記第２導出部により導出された点群の位置と、前記第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを記憶する記憶部と、
前記車両のシミュレーションにおける真値としての点群の位置を前記誤差モデルに入力することにより、前記第１導出部により導出される点群の位置を推定する推定部と、
前記第１導出部により導出される点群の位置の推定結果をもとに前記車両のシミュレーションを実行するシミュレーション部と、
を備える車両シミュレーションシステム。
【請求項５】
前記記憶部は、前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、前記第１導出部により導出された点群の位置の信頼度を目的変数とする信頼度モデルをさらに記憶し、
前記推定部は、前記車両のシミュレーションにおける真値としての点群の位置を前記信頼度モデルに入力することにより、前記第１導出部により導出される点群の位置の信頼度をさらに推定し、
前記シミュレーション部は、前記第１導出部により導出される点群の位置の推定結果と、前記第１導出部により導出される信頼度の推定結果とをもとに前記車両のシミュレーションを実行する、
請求項４に記載の車両シミュレーションシステム。
【請求項６】
前記記憶部は、前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記車両周辺の空間を分割したエリアごとに、前記第１導出部により導出された点と、前記第２導出部により導出された点とが対応する比率を示す検知率モデルをさらに記憶し、
前記推定部は、前記車両のシミュレーションにおける真値としての点群の位置と前記検知率モデルとをもとに、前記真値としての点群の各点が前記第１導出部により導出される比率である検知率をさらに推定し、
前記シミュレーション部は、前記第１導出部により導出される点群の位置の推定結果であって、かつ、前記検知率を反映した推定結果をもとに前記車両のシミュレーションを実行する、
請求項４または５に記載の車両シミュレーションシステム。
【請求項７】
前記誤差モデルの説明変数は、１つの要因の複数段階の値に対応する複数個のカテゴリを含み、
前記推定部は、前記複数個のカテゴリに係る各々の係数から、曲線フィッティングにより前記１つの要因の連続値に対応する係数の連続値を求め、前記係数の連続値の中からシミュレーションにおける前記１つの要因の値に対応する係数値を前記誤差モデルに適用する、
請求項４から６のいずれかに記載の車両シミュレーションシステム。
【請求項８】
乱数に関するデータの指定をユーザから受け付ける受付部をさらに備え、
前記推定部は、前記乱数に関するデータをもとに、前記誤差モデルを用いた推定値にホワイトノイズを足す、
請求項４から７のいずれかに記載の車両シミュレーションシステム。
【請求項９】
第１導出部が、車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出し、
第２導出部が、前記撮像装置とは異なるセンサの出力結果をもとに、前記第１導出部より高い精度で、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出し、
前記車両のシミュレーションにおいて前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、前記第２導出部により導出された点群の位置と、前記第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを生成する、
モデル生成方法。
【請求項１０】
第１導出部が、車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出し、
第２導出部が、前記撮像装置とは異なるセンサの出力結果をもとに、前記第１導出部より高い精度で、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出し、
前記車両のシミュレーションにおいて前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、前記第２導出部により導出された点群の位置と、前記第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを生成する、
ことをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示はデータ処理技術に関し、特にモデル生成装置、車両シミュレーションシステム、モデル生成方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車載機器の開発フェーズや評価フェーズでは、開発や評価に要するコストを削減するため、現実の車両を用いる代わりに、現実の車両の挙動を模擬する車両シミュレーションシステムが用いられることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１８−５１４０４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
歩行者等の対象物を検知したときの挙動をシミュレーションする場合、これまでは、対象物を含む車両周辺の状態を示すＣＧ（Computer Graphics）を作成した。車両シミュレーションシステムは、そのＣＧを解析して対象物を検知し、その検知結果をもとに車両の挙動がどうなるかを確認していた。しかし、シミュレーションすべき多数のケースについて、ケースごとにＣＧを作成し、ケースごとにＣＧを解析して対象物を検知するには、多くの時間と費用を要する。
【０００５】
本開示はこうした状況に鑑みてなされたものであり、１つの目的は、車両シミュレーションを支援する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示のある態様のモデル生成装置は、車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第１導出部と、撮像装置とは異なるセンサの出力結果をもとに、第１導出部より高い精度で、車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第２導出部と、車両のシミュレーションにおいて第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、第２導出部により導出された点群の位置と、第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを生成する生成部と、を備える。
【０００７】
本開示の別の態様は、車両シミュレーションシステムである。この車両シミュレーションシステムは、車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、第１導出部より高い精度で、車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第２導出部により導出された点群の位置を説明変数とし、第２導出部により導出された点群の位置と、第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを記憶する記憶部と、車両のシミュレーションにおける真値としての点群の位置を誤差モデルに入力することにより、第１導出部により導出される点群の位置を推定する推定部と、第１導出部により導出される点群の位置の推定結果をもとに車両のシミュレーションを実行するシミュレーション部と、を備える。
【０００８】
本開示のさらに別の態様は、モデル生成方法である。この方法は、第１導出部が、車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出し、第２導出部が、撮像装置とは異なるセンサの出力結果をもとに、第１導出部より高い精度で、車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出し、車両のシミュレーションにおいて第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、第２導出部により導出された点群の位置と、第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを生成する。
【０００９】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を、装置、方法、システム、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを記録した記録媒体などの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、車両シミュレーションを支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】従来の車両シミュレーションシステムの機能ブロックを示すブロック図である。
【図２】第１実施例におけるセンサモデル構築のためのサンプルデータの例を示す図である。
【図３】第１実施例のセンサモデル生成装置の機能ブロックを示すブロック図である。
【図４】第１実施例の車両シミュレーションシステムの機能ブロックを示すブロック図である。
【図５】第１実施例のセンサモデル部の詳細を示すブロック図である。
【図６】曲線フィッティングの例を示す図である。
【図７】変形例における車両周辺の状態を示す図である。
【図８】自動運転システムの構成を示す図である。
【図９】図８のＳｆＭ部の出力結果を模式的に示す図である。
【図１０】第２実施例のセンサモデル生成装置の機能ブロックを示すブロック図である。
【図１１】検知点群と真値点群を模式的に示す図である。
【図１２】図１２（ａ）と図１２（ｂ）は、誤差モデル生成用のサンプルデータの例を示す図である。
【図１３】検知率モデルを模式的に示す図である。
【図１４】第２実施例の車両シミュレーションシステムの機能ブロックを示すブロック図である。
【図１５】図１４のＳｆＭモデル部の機能ブロックを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
概要を説明する。第１実施例と第２実施例では、車両シミュレーションを支援する技術として、センサモデル生成装置と、センサモデル生成装置により生成されたモデルを利用する車両シミュレーションシステムを提案する。
【００１３】
（第１実施例）
第１実施例のセンサモデル生成装置は、第１導出部と、第２導出部と、生成部とを備える。第１導出部は、車両に搭載されたセンサの出力結果をもとに、車両の自動走行に関する属性の状態を導出する。第２導出部は、第１導出部より高い精度で、車両に関する属性の状態を導出する。生成部は、車両のシミュレーションのためのモデルであって、第１導出部または第２導出部により導出された状態を説明変数とし、第２導出部により導出された状態と、第１導出部により導出された状態との差を目的変数とするモデルを生成する。
【００１４】
また、第１実施例の車両シミュレーションシステムは、記憶部と、推定部と、シミュレーション部とを備える。記憶部は、車両に搭載されたセンサの出力結果をもとに、車両の自動走行に関する属性の状態を導出する導出部について、導出部により導出される上記属性の状態、または、上記属性の状態の真値に関して推定するためのモデルであって、導出部により導出された上記属性の状態、または、上記属性の状態の真値を説明変数とし、上記属性の状態の真値と、導出部により導出された上記属性の状態との差を目的変数とするモデルを記憶する。推定部は、シミュレーションのパラメータとして、導出部により導出される上記属性の状態と上記属性の状態の真値の一方をモデルに入力することにより、導出部により導出される上記属性の状態と上記属性の状態の真値の他方を推定する。シミュレーション部は、推定部による推定結果をもとに車両に関するシミュレーションを実行する。
【００１５】
図１は、従来の車両シミュレーションシステム１００の機能ブロックを示すブロック図である。本開示のブロック図において示される各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵ・メモリをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００１６】
車両シミュレーションシステム１００は、シミュレーション制御部１０、ユーザインタフェース１２、環境データ生成部１４、画像解析部１６、車両モデル部１８を備える。シミュレーション制御部１０は、車両の挙動のシミュレーションを制御する。また、シミュレーション制御部１０は、ユーザインタフェース１２、環境データ生成部１４、画像解析部１６、車両モデル部１８とデータを送受信する。
【００１７】
ユーザインタフェース１２は、ユーザ（またはユーザの端末）とのインタフェースを提供する。環境データ生成部１４は、ユーザにより指定されたパラメータ（例えば歩行者までの距離や方位等）に応じて、後述の画像解析部１６に解析させるための画像データ（ＣＧ）を生成する。例えば、環境データ生成部１４は、自車の６メートル先に歩行者がいることを示すＣＧを生成する。
【００１８】
画像解析部１６は、画像データを解析することにより、車両の自動走行を制御するための車両周辺の状態（障害物の位置等）を検知する。例えば、画像解析部１６は、自車の進行方向６メートル先に歩行者がいることを示すＣＧを解析して、自車と歩行者との距離が６．２メートルであることを検知する。この場合、０．２メートルの誤差が生じている。なお、画像解析部１６による解析対象は、実際の車両では車載カメラによる撮像画像となるが、車両シミュレーションシステム１００では環境データ生成部１４により生成されたＣＧとなる。
【００１９】
車両モデル部１８は、画像解析部１６による解析結果をもとに、車両の挙動を決定し、すなわち、車両の自動走行をシミュレーションする。例えば、画像解析部１６により自車の進行方向の６．２メートル先に歩行者がいることが検知された場合、車両モデル部１８は、ブレーキを作動させること、その結果、歩行者の１メートル手前で停車することを出力してもよい。シミュレーション制御部１０は、車両モデル部１８によるシミュレーション結果を、所定の表示装置に表示させ、または、所定の記憶装置に格納する。
【００２０】
このように従来の車両シミュレーションシステム１００では、車両周辺の状態を示す画像を作成し、その画像から車両周辺の状態を検知し、自動運転の内容をシミュレーションしていた。シミュレーションの網羅性を高めるためには、車両周辺の明るさ（天気等）や路面状況、障害物までの距離、車両速度等、様々なケースに対応する多くの画像を作成する必要があるが、多くの画像を作成するためには多くの時間や費用を要する。
【００２１】
また、車両周辺の状態を示す画像は、理論モデル（例えば車両速度や明るさ等の複数のパラメータに基づく机上の計算式）をもとに作成することも考えられるが、理論モデルにより作成された画像は、現実の環境と乖離することもある。その結果、車両シミュレーションの結果が、現実の車両の挙動と乖離する可能性がある。
【００２２】
そこで第１実施例では、車両周辺の現実の状態を示す環境データ（言い換えれば現実環境のデータ）と、画像解析結果とに基づいて、数量化分析を用いた統計処理により数理モデル（以下「センサモデル」とも呼ぶ。）を生成する。そして、センサモデルを使用して、車両の挙動をシミュレーションする。これにより、車両周辺の状態を検知するシミュレーションに、各ケースの画像を作成することが不要になり、シミュレーションのコストを低減でき、また、現実に即した車両挙動をシミュレーションすることができる。
【００２３】
まず、第１実施例のセンサモデルを説明する。第１実施例のセンサモデルは、車両のシミュレーションシステムにおいて、画像に基づく検知結果（すなわち画像解析部１６および後述の画像解析部２８による検知結果）に関して推定するためのモデルである。図２は、第１実施例におけるセンサモデル構築のためのサンプルデータの例を示す。同図は、歩行者の識別に関するセンサモデルを構築するためのサンプルデータを示している。各サンプルは、歩行者の識別精度に影響を与える２つの要因として、車両から歩行者までの距離と天気とを含む。
【００２４】
要因「距離」は、車両から歩行者までの複数段階の距離（真値）に対応する１０個のカテゴリを含む。例えば、あるカテゴリは、０．１メートルから２メートルの範囲となり、また、別のカテゴリは、２メートルから４メートルの範囲となる。要因「天気」は、晴れ、曇り、雨の３個のカテゴリを含む。各サンプルは、該当するカテゴリの値を「１」とし、非該当のカテゴリの値を「０」とする。これにより、定量的なデータだけでなく、定性的なデータ（言い換えれば質に関するデータ）も数量として扱うことができる。なお、要因は説明変数とも呼ばれる。また、要因の各カテゴリはダミー変数とも呼ばれる。
【００２５】
また、各サンプルは、画像解析の精度を示すデータとして、車両から歩行者までの距離の真値と、画像解析により検知された車両から歩行者までの距離との差（「検知距離誤差」とも呼ぶ。）を含む。実施例のセンサモデルは、車両から検知対象物（歩行者等）までの複数段階の距離に対応する複数個のダミー変数を含む。具体的には、距離の１０カテゴリと天気の３カテゴリの合計１３項目をダミー変数とし、検出距離誤差を目的変数として重回帰分析を行うことにより、各要因の各カテゴリが検出距離誤差に与える影響の大きさを示すセンサモデルを生成する。
【００２６】
要因の数をｍ、各要因のカテゴリ数をｎ１、・・・ｎｍ、サンプル数をＮとして一般化すると、センサモデルは式１で表すことができる。
【数１】
2020109602.tif 000003
式１のεｋは残差であり、ａｉｊはｉ番目の要因のｊ番目のカテゴリを表すダミー変数にかかる係数である（以下「カテゴリ係数」とも呼ぶ。）。実施例のセンサモデル生成装置は、重回帰分析によって、残差の平方和が最小になるように各ダミー変数にかかるカテゴリ係数を導出する。
【００２７】
図３は、第１実施例のセンサモデル生成装置２０の機能ブロックを示すブロック図である。第１実施例のセンサモデル生成装置２０は、センサデータ記憶部２２、参照データ記憶部２４、タグデータ記憶部２６、画像解析部２８、真値導出部３０、誤差導出部３２、真値量子化部３４、タグ量子化部３６、モデル生成部３８を備える。
【００２８】
図３に示す複数の機能ブロックの機能を実装した複数のモジュールを含むコンピュータプログラムが、センサモデル生成装置２０のストレージに記憶されてもよい。センサモデル生成装置２０のＣＰＵは、このコンピュータプログラムをメインメモリに読み出して実行することにより、図３に示す各機能ブロックの機能を発揮してもよい。また、図３に示す複数の機能は、複数個の装置に分散されてもよく、それら複数個の装置がシステムとして連携することで実現されてもよい。他の実施例においても同様である。
【００２９】
センサデータ記憶部２２、参照データ記憶部２４には、現実の車両を用いた試験等において収集されたデータを記憶する。センサデータ記憶部２２は、検知の対象物について各種車載センサによる検知結果を記憶する。実施例では、センサデータ記憶部２２は、車載カメラにより撮像された複数の画像データを記憶し、例えば、３メートル先に歩行者がいる状態を映した画像データ、６メートル先に歩行者がいる状態を映した画像データ、・・・等を記憶する。
【００３０】
参照データ記憶部２４は、検知の対象物に関する真値を記憶する。実施例では、参照データ記憶部２４は、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）による検知結果であり、車両と対象物との距離の真値を示すデータを記憶する。タグデータ記憶部２６は、タグデータとして、ユーザ（開発者や試験者等）により設定されたデータを記憶する。例えば、タグデータ記憶部２６は、車両を用いた試験等がなされた日の天気を示すタグデータを記憶する。タグデータは、路面の種類（例えばアスファルトまたは土）や温度、季節等、様々なデータを含んでもよい。
【００３１】
なお、センサモデル生成装置２０、センサデータ記憶部２２、参照データ記憶部２４に格納されるデータであって、同じ試験で収集または入力されたデータは、互いに対応付けられ１組のサンプルデータとなる。センサモデル生成装置２０、センサデータ記憶部２２、参照データ記憶部２４には、複数の組のサンプルデータ（例えば図２で示したように１万組のサンプルデータ）が格納される。
【００３２】
画像解析部２８は、図１の画像解析部１６に対応し、また、上記概要に記載の第１導出部に対応する。すなわち、画像解析部２８は、センサデータ記憶部２２に記憶された画像データをもとに、車両の自動走行を制御するための車両周辺の状態を検知する。具体的には、画像解析部２８は、センサデータ記憶部２２に記憶された複数のサンプルの画像データをもとに、複数のサンプルにおける車両と歩行者との距離を検知する。画像をもとに車両と歩行者との距離を導出する方法は公知技術を採用してよい。
【００３３】
真値導出部３０は、上記概要に記載の第２導出部に対応する。真値導出部３０は、参照データ記憶部２４に記憶されたＬＩＤＡＲ検知結果をもとに、車両周辺の状態を検知する。具体的には、真値導出部３０は、参照データ記憶部２４に記憶された複数のサンプルのＬＩＤＡＲ検知結果をもとに、複数のサンプルにおける車両と歩行者との距離を検知する。ここで、画像を用いた距離検知よりＬＩＤＡＲを用いた距離検知の方が精度が高く、実質的に、ＬＩＤＡＲによる距離検知の結果は、車両と歩行者との距離の真値を示す。すなわち、真値導出部３０は、車両と歩行者との距離の真値を検知するとも言える。
【００３４】
誤差導出部３２は、サンプルごとに、真値導出部３０による検知結果（実施例では車両と歩行者との距離の真値）と、画像解析部２８による検知結果（実施例では車両と歩行者との検知距離）との差である検知距離誤差を算出する。
【００３５】
真値量子化部３４は、サンプルごとに、真値導出部３０による検知結果（実施例では車両と歩行者との距離の真値）を、予め定められた説明変数の複数のカテゴリのいずれかに分類する。例えば、真値量子化部３４は、図２で示したように、真値導出部３０により検知された車両と歩行者との距離の真値を、１０個のカテゴリのうち該当するカテゴリに分類してもよい。
【００３６】
タグ量子化部３６は、サンプルごとに、タグデータ記憶部２６に記憶されたタグデータを、予め定められた説明変数の複数のカテゴリのいずれかに分類する。例えば、タグ量子化部３６は、図２で示したように、天気を示すタグデータを、３個のカテゴリのうち該当するカテゴリに分類してもよい。
【００３７】
モデル生成部３８は、上記概要に記載の生成部に対応する。モデル生成部３８は、誤差導出部３２により算出された誤差と、真値量子化部３４により選択されたカテゴリと、タグ量子化部３６により選択されたカテゴリとの組み合わせをサンプルごとに作成する。モデル生成部３８は、誤差導出部３２により算出された誤差を目的変数とし、真値量子化部３４により選択されたカテゴリと、タグ量子化部３６により選択されたカテゴリとをダミー変数として統計処理（実施例では重回帰分析）を実行することにより、複数のカテゴリにかかる複数のカテゴリ係数を導出する。モデル生成部３８は、カテゴリ係数を設定した回帰式（上記の式１）をセンサモデルとして生成し、センサモデルのデータをモデル記憶部４０に格納する。
【００３８】
次に、センサモデル生成装置２０により生成されたセンサモデルを使用する車両シミュレーションシステムを説明する。図４は、第１実施例の車両シミュレーションシステム１１０の機能ブロックを示すブロック図である。実施例の車両シミュレーションシステム１１０は、シミュレーション制御部１０、ユーザインタフェース１２、環境データ生成部１４、車両モデル部１８、センサモデル部５０を備える。
【００３９】
図４に示す複数の機能ブロックの機能を実装した複数のモジュールを含むコンピュータプログラムが、車両シミュレーションシステム１１０のストレージに記憶されてもよい。車両シミュレーションシステム１１０のＣＰＵ（またはシステム内の装置のＣＰＵ）は、このコンピュータプログラムをメインメモリに読み出して実行することにより、図４に示す各機能ブロックの機能を発揮してもよい。また、図４に示す複数の機能は、複数個の装置に分散されてもよく、それら複数個の装置がシステムとして連携することで実現されてもよい。さらにまた、図４に示す複数の機能は、単一の装置に集約されてもよい。他の実施例においても同様である。
【００４０】
第１実施例の車両シミュレーションシステム１１０の機能ブロックのうち、図１に示した従来の車両シミュレーションシステム１００の機能ブロックと同一または対応する機能ブロックには同一の符号を付している。以下、図１に関連して説明済みの内容は再度の説明を適宜省略する。
【００４１】
環境データ生成部１４は、ユーザインタフェース１２で受け付けられたパラメータ、または、ファイル等の外部ソースから入力されたパラメータに応じて、シミュレーションの前提となる環境データを生成する。環境データは、センサモデルの説明変数の値を含む。第１実施例の環境データは、真値データとして車両から歩行者までの距離を含み、タグデータとして天気を示す値を含む。
【００４２】
センサモデル部５０は、上記概要に記載の推定部に対応し、従来の車両シミュレーションシステム１００における画像解析部１６の代替となる機能を提供する。センサモデル部５０は、車両シミュレーションのパラメータとしての車両周辺の状態の真値（実施例では車両から歩行者までの距離）をセンサモデルに入力することにより、画像解析部１６が上記状態を示す画像を解析した場合の検知結果を推定する推定部として機能する。
【００４３】
車両モデル部１８は、上記概要に記載のシミュレーション部に対応する。車両モデル部１８は、センサモデル部５０による推定結果をもとに車両の挙動を決定し、すなわち、車両の自動走行をシミュレーションする。例えば、センサモデル部５０により自車の進行方向の６．２メートル先に歩行者がいるという結果が得られた場合、車両モデル部１８は、ブレーキを作動させること、その結果、歩行者の１メートル手前で停車することを出力してもよい。シミュレーション制御部１０は、車両モデル部１８によるシミュレーション結果を表示装置に表示させてもよく、または、記憶装置に格納してもよい。
【００４４】
図５は、第１実施例のセンサモデル部５０の詳細を示すブロック図である。第１実施例のセンサモデル部５０は、タグ量子化部５２、真値量子化部５４、誤差導出部５６、模擬値導出部５８、モデル記憶部４０を含む。モデル記憶部４０は、上記概要に記載の記憶部に対応する。モデル記憶部４０は、センサモデル生成装置２０により生成されたセンサモデルを記憶する。
【００４５】
タグ量子化部５２は、環境データ生成部１４により生成されたタグデータを、シミュレーション制御部１０を介して受け付け、予め定められた説明変数の複数のカテゴリのいずれかに分類する。例えば、タグ量子化部５２は、図２で示したように、天気を示すタグデータを、３個のカテゴリのうち該当するカテゴリに分類してもよい。
【００４６】
真値量子化部５４は、環境データ生成部１４により生成された真値データを、シミュレーション制御部１０を介して受け付け、予め定められた説明変数の複数のカテゴリのいずれかに分類する。例えば、真値量子化部５４は、図２で示したように、車両から歩行者への距離の真値を、１０個のカテゴリのうち該当するカテゴリに分類してもよい。
【００４７】
誤差導出部５６は、環境データ生成部１４により生成された真値データおよびタグデータと、モデル記憶部４０に記憶されたセンサモデル（例えば上記の式１）とにしたがって、検知距離誤差を導出する。実施例では、誤差導出部５６は、センサモデルのダミー変数のうち、タグ量子化部５２および真値量子化部５４により選択されたカテゴリに対応するダミー変数の値を１（非選択のカテゴリに対応するダミー変数値は０）に設定することにより、センサモデルの目的変数である検知距離誤差を算出する。
【００４８】
模擬値導出部５８は、誤差導出部５６により導出された検知距離誤差を、環境データ生成部１４により生成された真値データに足すことにより、画像解析部１６（画像解析部２８）による検知結果をシミュレーションする。例えば、模擬値導出部５８は、現実の車両の６メートル先に歩行者がいる場合に画像解析部１６が検知するであろう歩行者までの距離（誤差を含む値であり、例えば６．２メートル）を導出する。模擬値導出部５８により導出された値（例えば歩行者までの距離）は、シミュレーション制御部１０を介して車両モデル部１８へ入力され、車両の挙動がシミュレーションされる。
【００４９】
以上の構成による動作を説明する。
まず、図３を参照しつつ、第１実施例のセンサモデル生成装置２０に関する動作を説明する。車両シミュレーションシステムを顧客やパートナー企業に提供すべき車載機器の開発者は、実際に車両を走行させて、車載カメラで車外の歩行者を撮像し、複数サンプルの撮像画像をセンサデータ記憶部２２に記憶させる。それとともに開発者は、ＬＩＤＡＲ装置で上記歩行者までの距離を計測させ、複数サンプルの距離の真値を示す計測結果を参照データ記憶部２４に記憶させる。さらにまた、開発者は、天気等の定性的な内容を示す複数サンプルのタグデータをタグデータ記憶部２６に記憶させる。
【００５０】
画像解析部２８は、サンプルごとに、センサデータ記憶部２２に格納された画像から歩行者までの距離を検知する。真値導出部３０は、サンプルごとに、参照データ記憶部２４に格納された計測結果から歩行者までの距離の真値を検知する。誤差導出部３２は、サンプルごとに、画像に基づく検知距離と真値との差である検知距離誤差を導出する。真値量子化部３４は、歩行者までの距離の真値のカテゴリを特定し、タグ量子化部３６は、タグデータのカテゴリを特定する。
【００５１】
モデル生成部３８は、歩行者までの距離の真値のカテゴリと、タグデータのカテゴリとをダミー変数とし、検知距離誤差を目的変数として、複数のサンプルによる重回帰分析を実行することで、センサモデルを生成する。モデル生成部３８は、生成したセンサモデルをモデル記憶部４０に格納する。
【００５２】
第１実施例のセンサモデル生成装置２０によると、車両の挙動をシミュレーションする際に画像解析による検知結果が必要な場合、シミュレーションすべき各ケースの画像を用意すること、また、各ケースの画像を解析することが不要になり、シミュレーションに要する時間および費用を低減できる。また、車両周辺の実際の状態を示すデータを用いてセンサモデルを生成することで、現実に即した結果を出力するセンサモデルを生成できる。
【００５３】
次に、図４および図５を参照しつつ、第１実施例の車両シミュレーションシステム１１０に関する動作を説明する。ここでは、車両の近傍に歩行者が存在する場合の車両の挙動をシミュレーションすることとする。ユーザは、車両から歩行者までの距離と、天気とをシミュレーションのパラメータとして車両シミュレーションシステム１１０のユーザインタフェース１２へ入力する。環境データ生成部１４は、ユーザインタフェース１２で受け付けられた車両から歩行者までの距離を示す真値データを生成し、また、ユーザインタフェース１２で受け付けられた天気を示すタグデータを生成する。
【００５４】
タグ量子化部５２は、タグデータ（例えば図２の天気）のカテゴリを特定し、真値量子化部５４は、真値データ（例えば図２の距離）のカテゴリを特定する。誤差導出部５６は、モデル記憶部４０に記憶されたセンサモデルの説明変数のカテゴリを示すダミー変数のうち、タグ量子化部５２および真値量子化部５４により特定されたカテゴリ（ダミー変数）の値を「１」とすることにより、目的変数である検知距離誤差を得る。模擬値導出部５８は、車両から歩行者までの距離（真値）に検知距離誤差を足すことにより、画像解析部２８により検知される車両から歩行者までの距離（誤差を含む）を推定する。
【００５５】
車両モデル部１８は、模擬値導出部５８により導出された車両から歩行者までの距離（誤差を含む）に基づいて、車両の挙動を決定する。シミュレーション制御部１０は、車両モデル部１８による決定内容をシミュレーション結果として、所定の出力装置に出力し、または、所定の記憶装置に記憶させる。
【００５６】
第１実施例の車両シミュレーションシステム１１０によると、車両の挙動をシミュレーションする際に画像解析による検知結果が必要な場合、シミュレーションすべき各ケースの画像を用意し、各ケースの画像を解析することが不要になり、シミュレーションに要する時間および費用を低減できる。また、シミュレーションの網羅性を高めやすくなる。さらにまた、車両周辺の実際の状態を用いて生成したセンサモデルを用いることで、現実に即した車両挙動等をシミュレーションすることができる。
【００５７】
以上、本開示を第１実施例をもとに説明した。第１実施例は例示であり、各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下変形例を示す。
【００５８】
第１変形例を説明する。車両シミュレーションシステム１１０のセンサモデル部５０は、複数個のダミー変数に係る複数個の係数から、曲線フィッティングにより対象物（例えば歩行者）までの距離の真値に応じた係数をセンサモデルに適用する。
【００５９】
図６は、曲線フィッティングの例を示す。ここでは、センサモデルが、少なくとも５８個のカテゴリ（説明変数）を含むこととする。例えば、車両と歩行者との距離を１０センチ刻みでカテゴリとしてもよい。カテゴリ係数グラフ６０は、センサモデルにおける５８個のカテゴリ（説明変数）それぞれの係数（カテゴリ係数）を示す折れ線グラフである。センサモデル部５０の誤差導出部５６は、複数個のカテゴリ係数に対して曲線フィッティングを行うことにより近似曲線６２（二次多項式近似曲線とも言える）を導出する。
【００６０】
誤差導出部５６は、車両から歩行者までの距離の真値に対応するカテゴリ係数を近似曲線６２から取得する。例えば、距離が１０センチ刻みの場合、距離の真値が３．２メートルであれば、誤差導出部５６は、カテゴリ番号「３２」における近似曲線６２の値（例えば「０」）をカテゴリ係数として取得してもよい。誤差導出部５６は、近似曲線６２から取得したカテゴリ係数をダミー変数（図２の例ではダミー変数の値は「１」）の重みとして適用し、目的変数の値（例えば検知距離誤差）を導出してもよい。また、距離真値を連続量として横軸の座標に変換し、近似曲線式に代入し算出した値を上記距離真値に対応する係数として適用してもよい。これらの変形例によると、曲線フィッティングにより、入力された説明変数に対する適切な重み付けを実現できる。
【００６１】
第２変形例を説明する。車両シミュレーションシステム１１０のユーザインタフェース１２は、乱数に関するデータの指定をユーザから受け付ける受付部として機能してもよい。センサモデル部５０の模擬値導出部５８は、ユーザから指定された乱数に関するデータをもとに、センサモデルを用いた推定値にホワイトノイズを足してもよい。
【００６２】
例えば、ユーザは、乱数に関するデータとして、擬似乱数列を生成するためのシードをユーザインタフェース１２へ入力してもよい。模擬値導出部５８は、ユーザから入力されたシードをもとに擬似乱数列を生成して、その擬似乱数列をもとにホワイトノイズのデータを生成し、車両と歩行者との距離の推定値にホワイトノイズを足してもよい。実環境のデータにはホワイトノイズの成分が含まれるため、本変形例によると、ホワイトノイズを加味して、より現実に即した推定結果を求めることができる。
【００６３】
第３変形例を説明する。上記実施例では、車両と歩行者との距離をセンサモデルにより推定したが、実施例に記載の技術は、車両周辺の状態に関する様々なものをモデルにより推定する場合に適用可能である。第３変形例では、駐車枠（駐車区画とも言える）の位置をセンサモデルにより推定する例を示す。
【００６４】
図７は、変形例における車両周辺の状態を示す。本変形例では、駐車枠７６をその４隅（ＦＬ、ＦＲ、ＢＬ、ＢＲ）のＸＹ座標と、駐車枠７６の方向（車両の進行方向に対する駐車枠７６の角度であり、図７のθ）で表す。本変形例では、画像解析部により検知された駐車枠７６の４隅それぞれの座標は、上記４隅（ＦＬ、ＦＲ、ＢＬ、ＢＲ）のカメラ７２からの距離（例えば、前方右側のポイントＦＲの場合、RangeR）、カメラ７２の光軸７４との角度（例えば、前方右側のポイントＦＲの場合、βR）、および駐車枠７６の方向（θ）の影響を受ける。本変形例のセンサモデル生成装置２０は、カメラ７２からの距離、カメラ７２の光軸７４との角度、および駐車枠７６の方向のそれぞれをカテゴライズする。
【００６５】
具体的には、センサモデル生成装置２０の画像解析部２８は、車両の周辺が映る画像データから、車両周辺の状態として、駐車枠の位置（座標等）を検知する。真値導出部３０は、ＬＩＤＡＲ装置の検知結果に基づき、駐車枠の位置（座標等）の真値を検知する。モデル生成部３８は、真値導出部３０により検知された駐車枠７６の座標（ＦＲの座標とする）と、画像解析部２８により検知された駐車枠７６の座標（ＦＲの座標とする）との差を目的変数として識別する。
【００６６】
また、モデル生成部３８は、カメラ７２からの距離、カメラ７２の光軸７４との角度、および駐車枠７６の方向θの、カメラの光軸７４との角度を説明変数として扱う。これらのデータは、実施例と同様に、実際の車両を用いた試験により収集され、複数のサンプルが作成される。モデル生成部３８は、複数のサンプルに基づく重回帰分析を実行して、各カテゴリ（ダミー変数）の係数を求める。なお、実際には、駐車枠７６の４隅の座標のそれぞれに対応するセンサモデルが生成されてもよい。
【００６７】
車両シミュレーションシステム１１０のシミュレーション制御部１０は、シミュレーションのパラメータとして、４隅（ＦＬ、ＦＲ、ＢＬ、ＢＲ）の座標と駐車枠方向をユーザ等から受け付け（座標系は車両座標系でもよく、センサ座標系でもよい）、それらのパラメータをセンサモデル部５０へ入力する。センサモデル部５０は、シミュレーションのパラメータをセンサモデルへ入力することにより、画像解析部２８による検知結果を推定し、すなわち、駐車枠７６の座標を推定する。具体的には、センサモデル部５０は、まず、入力された上記４隅（ＦＬ、ＦＲ、ＢＬ、ＢＲ）の座標と駐車枠方向を、説明変数であるカメラ７２からの距離、カメラ７２の光軸７４との角度、および駐車枠７６の方向に変換する。次に、センサモデル部５０は、得られた説明変数の値に基づきカテゴリを求め、それに対応する係数を適用する。車両モデル部１８は、センサモデル部５０により推定された駐車枠７６の座標に基づいて、車両の自動走行（例えば駐車枠７６への自動入庫）をシミュレーションする。
【００６８】
（第２実施例）
第２実施例では、実環境において静止物検知アルゴリズムにより導出された点群と、実環境においてＬＩＤＡＲ等の検知結果をもとに導出された真値の点群とを用いて、数量化分析の統計処理によりセンサモデルを生成する。このセンサモデルを用いる車両シミュレーションシステムでは、画像（ＣＧ等）の作成や画像の認識処理等が不要になるため、シミュレーションのコストを低減できる。また、実環境に即した車両の挙動等のシミュレーションを実現できる。
【００６９】
図８は、自動運転システム２００の構成を示す。同図の自動運転システム２００は、例えば、自動駐車時の車両の挙動を決定する。自動運転システム２００は、ＳｆＭ部２０２、ＯＧＭ部２０４、車両制御部２０６を備える。ＳｆＭ部２０２は、所定の静止物検知アルゴリズム（実施例ではＳｆＭ（Structure from Motion））を用いて、画像に映る静止物の位置を検知する。ＳｆＭは、移動する車載カメラにより生成された映像をもとに時系列での隣接画像（フレーム）間における特徴点をマッチングし、三角測量を用いて、画像に映る静止物の三次元構造を復元するアルゴリズムである。
【００７０】
図９は、図８のＳｆＭ部２０２の出力結果を模式的に示す。ＳｆＭ部２０２は、画像に映る静止物に対応する複数の点（すなわち静止物の複数の特徴点）それぞれの位置を導出し、出力する。図９では、ＳｆＭ部２０２により検知された１つの特徴点（検知点２０８）を示している。ＳｆＭ部２０２は、検知点２０８の座標（ｘ，ｙ）だけでなく、光軸方向の距離の信頼度（Δｌ）も導出し、出力する。信頼度（Δｌ）は、検知点２０８の位置が含み得る誤差（実際の位置との差の範囲）を示す値であってもよく、例えば１メートル等の値であってもよい。信頼度（Δｌ）を以下「ばらつき」とも呼ぶ。また、ＳｆＭ部２０２により導出される複数の点を以下「点群」とも呼ぶ。
【００７１】
図８に戻り、ＯＧＭ（Occupancy Grid Map）部２０４は、ＳｆＭ部２０２から出力された点群のデータ（すなわち各点の位置とばらつき）をもとに、公知の手法により、車両の周辺空間におけるグリッド（例えば４ｃｍ×４ｃｍのエリア）ごとの占有の有無を導出する。すなわち、ＯＧＭ部２０４は、車両周辺の各グリッドに物が存在するか否かを判定する。ＯＧＭ部２０４は、車両の周辺空間におけるグリッドごとの占有の有無を示すＯＧＭデータを出力する。
【００７２】
車両制御部２０６は、ＯＧＭ部２０４から出力されたＯＧＭデータをもとに車両の挙動を決定する。例えば、車両制御部２０６は、車両の経路を決定し、その経路をもとに、アクセル、ブレーキ、ギア、ステアリング等に対する制御内容を決定する。車両制御部２０６は、決定した制御内容を示す制御コマンドを車両内のＥＣＵ（Electronic Control Unit）（エンジンＥＣＵ、ステアリングＥＣＵ、ブレーキＥＣＵ等）へ送信する。
【００７３】
ここで、ＳｆＭは、検知対象となる物体の位置やコントラスト、背景、自車の移動状態等の影響を受け、異なる結果を出力する。そのため、ＳｆＭを用いる車両シミュレーションでは複数のシナリオに即した複数のＣＧが必要になるが、そもそも実環境を忠実に再現することは困難である。また、車両シミュレーションの精度を高めるためには実環境を忠実に再現したＣＧが必要であるが、このようなＣＧの作成には多くの時間と費用が必要になる。したがって、ＣＧを用いて高精度の車両シミュレーションを実現することは容易でなかった。
【００７４】
そこで、第２実施例では、所定の静止物検知アルゴリズム（具体的にはＳｆＭ）による点群検知を模擬する統計モデルであり、言い換えれば、ＳｆＭ部２０２による導出結果に関して推定するための統計モデルを実測データをもとに生成する。そして、その統計モデルを用いた車両シミュレーションを実現する。この統計モデルを第２実施例では「ＳｆＭモデル」とも呼ぶ。第２実施例のＳｆＭモデルは、誤差モデル、ばらつきモデルおよび検知率モデルを含む。
【００７５】
誤差モデルは、後述の真値導出部２２０により導出された点群の位置に関するデータと、ＳｆＭに影響を与える種々の環境データ項目（「タグデータ」とも呼ぶ。）を説明変数とし、かつ、真値導出部２２０により導出された点群の位置と、後述のＳｆＭ部２１８により導出された点群の位置との差を目的変数として、重回帰分析を実行することにより生成される統計モデル（例えば上記の式１）である。
【００７６】
ばらつきモデルは、真値導出部２２０により導出された点群の位置に関するデータと、タグデータを説明変数とし、かつ、ＳｆＭ部２１８により導出された点群の位置の信頼度（すなわち各点のΔｌ）を目的変数として、重回帰分析を実行することにより生成される統計モデル（例えば上記の式１）である。ばらつきモデルは、信頼度モデルとも言える。
【００７７】
検知率モデルは、車両周辺の空間を分割したエリアごとに、ＳｆＭ部２１８により導出された点と、真値導出部２２０により導出された点とが対応する比率（以下「検知率」とも呼ぶ。）を示す統計モデルである。
【００７８】
図１０は、第２実施例のセンサモデル生成装置２１０の機能ブロックを示すブロック図である。センサモデル生成装置２１０は、第１実施例のセンサモデル生成装置２０に対応する。センサモデル生成装置２１０は、誤差モデル、ばらつきモデルおよび検知率モデルを生成する情報処理装置である。センサモデル生成装置２１０は、誤差モデル、ばらつきモデルおよび検知率モデルを記憶するモデル記憶部２３４と接続される。
【００７９】
センサモデル生成装置２１０は、センサデータ記憶部２１２、参照データ記憶部２１４、タグデータ記憶部２１６、ＳｆＭ部２１８、真値導出部２２０、対応点特定部２２２、真値量子化部２２４、タグ量子化部２２６、誤差算出部２２８、第１モデル生成部２３０、第２モデル生成部２３２を備える。
【００８０】
図１０のセンサデータ記憶部２１２、参照データ記憶部２１４、タグデータ記憶部２１６、ＳｆＭ部２１８、真値導出部２２０、真値量子化部２２４、タグ量子化部２２６、誤差算出部２２８は、第１実施例（図３）のセンサデータ記憶部２２、参照データ記憶部２４、タグデータ記憶部２６、画像解析部２８、真値導出部３０、真値量子化部３４、タグ量子化部３６、誤差導出部３２に対応する。また、図１０の第１モデル生成部２３０と第２モデル生成部２３２は、第１実施例（図３）のモデル生成部３８に対応する。
【００８１】
センサデータ記憶部２１２および参照データ記憶部２１４は、現実の車両を実際に走行させて収集されたデータ（すなわち実測データ）を記憶する。センサデータ記憶部２１２は、車両に搭載された撮像装置により撮像された画像（映像を含む）を記憶する。この画像（または映像の各フレーム）には、車両周辺の空間の様子が映り、例えば、車両周辺に存在する物体が映る。
【００８２】
参照データ記憶部２１４は、車両に搭載されたセンサであり、撮像装置とは異なるセンサの出力結果を記憶する。第２実施例では、参照データ記憶部２１４は、ＬＩＤＡＲによる検知結果を記憶する。第２実施例では、ＬＩＤＡＲの検知結果から、車両周辺の状態の真値が導出される。
【００８３】
タグデータ記憶部２１６は、ユーザ（開発者や試験者等）により設定された、ＳｆＭによる点群検知に影響を与える種々のタグデータを記憶する。タグデータは、自車情報、環境情報、対象物情報を含む。自車情報は、実測データを収集する車両に関する情報であり、例えば、車両の速度や操舵角を含む。環境情報は、実測データを収集する車両周辺の環境に関する情報であり、例えば、天気や明るさを含む。対象物情報は、車両周辺に存在し、検知対象となる物体に関する情報であり、例えば、対象物の形状、模様、色彩、コントラストを含む。
【００８４】
なお、センサデータ記憶部２１２、参照データ記憶部２１４、タグデータ記憶部２１６に格納されるデータであって、収集タイミングが対応するデータ群は、互いに対応付けられて１組の実測データとなる。センサデータ記憶部２１２、参照データ記憶部２１４、タグデータ記憶部２１６には、複数の組の実測データが格納される。
【００８５】
ＳｆＭ部２１８は、図８のＳｆＭ部２０２に対応し、ＳｆＭ部２０２と同じプログラムモジュールにより実現されてもよい。ＳｆＭ部２１８は、センサデータ記憶部２１２に格納された複数の画像のそれぞれについて、ＳｆＭを用いて、車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する。具体的には、ＳｆＭ部２１８は、各画像に映る静止物に対応する点群（静止物に関する複数の特徴点）を抽出し、各点の位置（例えば車両座標系の座標値）と、各点のばらつきを出力する。
【００８６】
真値導出部２２０は、参照データ記憶部２１４に格納されたＬＩＤＡＲの検知結果をもとに、ＳｆＭ部２１８より高い精度で、車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する。ＬＩＤＡＲの検知結果から点群の位置を導出する方法は、公知の技術を採用してよい。第２実施例では、真値導出部２２０により導出された点群の位置を真値と見なす。真値導出部２２０は、導出した各点の位置（例えば車両座標系の座標値）を出力する。なお、車両周辺の物体に対応する点群の位置を真値と見なせる精度で導出可能であれば、ソースとなるデータの収集手段はＬＩＤＡＲ以外であってもよい。
【００８７】
以下、ＳｆＭ部２１８から出力された点を「検知点」とも呼び、検知点の集合を「検知点群」とも呼ぶ。また、真値導出部２２０から出力された点を「真値点」とも呼び、真値点の集合を「真値点群」とも呼ぶ。対応点特定部２２２は、検知点群と真値点群の間で、対応する点を特定する。
【００８８】
図１１は、検知点群と真値点群を模式的に示す。同図では、検知対象物として他車両を示している。対応点特定部２２２は、距離および方位に一定の基準を設けて検知点と真値点とを対応付ける。例えば、対応点特定部２２２は、複数の真値点のそれぞれを基準として、基準の真値点から所定範囲内（例えば１０ｃｍ以内）に１つ以上の検知点があれば、それらの検知点のうち基準の真値点に最も近い検知点を、基準の真値点と対応付けてもよい。対応付けの基準（例えば上記の範囲）は、開発者の知見やセンサモデル生成装置２１０を用いた実験により適切な値が決定されてよい。
【００８９】
図１０に戻り、真値量子化部２２４は、真値導出部２２０から出力された真値点群に関するデータを量子化（言い換えればカテゴリ分け）する。実施例では、真値量子化部２２４は、真値導出部２２０から出力された複数の真値点の座標値をもとに、車両（または車両に搭載された撮像装置）からの各真値点の距離および方位を導出する。真値量子化部２２４は、導出した距離のカテゴリ（例えば０〜１ｍ、１〜２ｍ等）を特定し、また、導出した方位のカテゴリ（例えば０〜１５°、１５〜３０°等）を特定する。
【００９０】
タグ量子化部２２６は、タグデータ記憶部２１６に記憶された複数種類のタグデータを読み出し、各タグデータを量子化する。具体的には、タグ量子化部２２６は、車速のカテゴリ（例えば０〜１０ｋｍ／時、１０〜２０ｋｍ／時等）を特定し、また、操舵角のカテゴリ（例えば０〜１０°、１０〜２０°等）を特定する。また、タグ量子化部２２６は、天気のカテゴリ（例えば晴れ、曇り、雨等）を特定する。
【００９１】
誤差算出部２２８は、対応点特定部２２２により対応付けられた真値点と検知点の組ごとに、真値点の位置と検知点の位置との差を誤差として導出する。例えば、誤差算出部２２８は、真値点と検知点の縦座標および横座標の差や、真値点と検知点の距離を誤差として導出してもよい。
【００９２】
第１モデル生成部２３０は、誤差モデルおよびばらつきモデルを生成し、生成した誤差モデルおよびばらつきモデルをモデル記憶部２３４に格納する。まず、誤差モデルの生成について説明する。第１モデル生成部２３０は、誤差算出部２２８から出力された、対応する真値点の位置と検知点の位置の誤差、真値量子化部２２４から出力された真値点の距離および方位のカテゴリ、タグ量子化部２２６から出力されたタグデータのカテゴリをもとに誤差モデル生成用のサンプルデータを生成する。
【００９３】
図１２（ａ）と図１２（ｂ）は、誤差モデル生成用のサンプルデータの例を示す。図１２（ｂ）は、図１２（ａ）の続きを示している。第１モデル生成部２３０は、１つの真値点を基準として１つのサンプルデータを生成し、真値導出部２２０により導出された複数の真値点に対応する複数のサンプルデータを生成する。
【００９４】
具体的には、第１モデル生成部２３０は、基準とする真値点（「基準真値点」と呼ぶ。）とその真値点に対応する検知点（「対応検知点」と呼ぶ。）との位置の誤差を目的変数として設定する。また、第１モデル生成部２３０は、基準真値点の距離および方位を説明変数として設定する。また、第１モデル生成部２３０は、基準真値点に対応付けられたタグデータ（すなわち基準真値点の計測時の環境等を示すタグデータ）を説明変数としてさらに設定する。
【００９５】
図１２（ａ）と図１２（ｂ）に示すように、各説明変数は、１つの要因（例えば距離や車速等）の複数段階の値に対応する複数個のカテゴリを含む。説明変数の設定では、真値量子化部２２４およびタグ量子化部２２６で選択されたカテゴリの値を「１」にし、非選択のカテゴリの値を「０」に設定する。
【００９６】
第１モデル生成部２３０は、誤差モデル生成用の複数のサンプルデータをもとに重回帰分析を実行することにより、複数のカテゴリにかかる複数のカテゴリ係数を導出する。第１モデル生成部２３０は、説明変数の複数のカテゴリのそれぞれにカテゴリ係数を設定した回帰式（例えば上記の式１）を誤差モデルとして生成する。
【００９７】
次に、ばらつきモデルの生成について説明する。第１モデル生成部２３０は、ばらつきモデル生成用のサンプルデータを生成する。誤差モデル生成用のサンプルデータと同様に、第１モデル生成部２３０は、１つの真値点を基準として１つのサンプルデータを生成し、複数の真値点に対応する複数のサンプルデータを生成する。ばらつきモデル生成用のサンプルデータにおける説明変数は、誤差モデル生成用のサンプルデータと同様である（図１２（ａ）、図１２（ｂ））。一方、ばらつきモデル生成用のサンプルデータにおける目的変数は、基準真値点に対応する対応検知点について、ＳｆＭ部２１８が導出した対応検知点のばらつき（Δｌ）となる。
【００９８】
第１モデル生成部２３０は、ばらつきモデル生成用の複数のサンプルデータをもとに重回帰分析を実行することにより、複数のカテゴリにかかる複数のカテゴリ係数を導出する。第１モデル生成部２３０は、説明変数の複数のカテゴリのそれぞれにカテゴリ係数を設定した回帰式（例えば上記の式１）をばらつきモデルとして生成する。
【００９９】
第２モデル生成部２３２は、検知率モデルを生成し、生成した検知率モデルをモデル記憶部２３４に格納する。第２モデル生成部２３２は、車両周辺の空間を分割した複数のエリアを設定する。各エリアは、予め定められた大きさであり、例えば、１メートル四方であってもよい。第２モデル生成部２３２は、エリアごとに、真値導出部２２０により導出された真値点の個数に占める、対応点特定部２２２により真値点と対応付けられた検知点の個数の割合を検知率として算出する。
【０１００】
図１３は、検知率モデルを模式的に示す。検知率モデルは、車両周辺（実施例では車両に搭載された撮像装置２３８周辺）の空間を分割した複数のエリアと、各エリアにおける検知率を対応付けたデータである。図１３の例では、エリアＡ１の検知率は６０％である。これは、エリアＡ１では、ＳｆＭ部２１８により本来導出されるべき検知点群のうち６０％の検知点が導出されることを示している。
【０１０１】
第２モデル生成部２３２は、タグ量子化部２２６から出力されたタグデータの量子化結果を受け付け、複数の量子化結果に対応する複数の検知率モデルを生成してモデル記憶部２３４に格納する。例えば、第２モデル生成部２３２は、晴れの天候を示す量子化結果を受け付けた場合、晴天時の実測データから導出された真値点および検知点に基づいて、晴れの天候に対応する検知率モデルを生成してもよい。また、第２モデル生成部２３２は、雨の天候を示す量子化結果を受け付けた場合、雨天時の実測データから導出された真値点および検知点に基づいて、雨の天候に対応する検知率モデルを生成してもよい。また、第２モデル生成部２３２は、複数種類のタグデータの組合せ（例えば車速と天候等）ごとに検知率モデルを生成してもよい。
【０１０２】
図１４は、第２実施例の車両シミュレーションシステム２４０の機能ブロックを示すブロック図である。車両シミュレーションシステム２４０は、第１実施例の車両シミュレーションシステム１１０に対応する情報処理システムである。
【０１０３】
車両シミュレーションシステム２４０は、ＳｆＭモデル部２４２、ＯＧＭ部２０４、車両モデル部２４４を備える。これら複数の機能ブロックに対応する複数のモジュールを含むコンピュータプログラムが、１台の情報処理装置に記憶され、または、複数台の情報処理装置に分散して記憶されてもよい。そして、１台または複数台の情報処理装置のＣＰＵが、上記コンピュータプログラムを実行することにより、車両シミュレーションシステム２４０の機能が発揮されてもよい。
【０１０４】
ＳｆＭモデル部２４２は、センサモデル生成装置２１０により生成されたＳｆＭモデル（誤差モデル、ばらつきモデルおよび検知率モデル）を使用して、図８のＳｆＭ部２０２の動作を模擬する。ＳｆＭ部２０２と異なり、ＳｆＭモデル部２４２への入力データは、画像（ＣＧ）ではなく、車両シミュレーションのシナリオに基づく真値データである。一方、ＳｆＭモデル部２４２の出力データは、ＳｆＭ部２０２と同様に、車両シミュレーションにおいて車両周辺に存在する物体に対応する点群の位置と信頼度である。
【０１０５】
ＯＧＭ部２０４は、図８のＯＧＭ部２０４と同様である。車両モデル部２４４は、図８の車両制御部２０６をモデル化したものであり、ＯＧＭ部２０４から出力されたＯＧＭデータに応じて、車両の挙動または制御内容に関する情報をシミュレーション結果として出力する。ＯＧＭ部２０４と車両モデル部２４４は、概念的にシミュレーション部として位置づけられる。シミュレーション部は、ＳｆＭモデル部２４２による推定結果（点群の位置および信頼度を含む）であって、ＳｆＭによる検知率を反映した推定結果をもとに車両の挙動等をシミュレーションする。
【０１０６】
図１５は、図１４のＳｆＭモデル部２４２の機能ブロックを示すブロック図である。ＳｆＭモデル部２４２は、第１実施例のセンサモデル部５０に対応する。ＳｆＭモデル部２４２の外部には、入力部２５０と真値点群生成部２５２が設けられる。入力部２５０は、車両シミュレーションのシナリオに基づいて予め定められたタグデータであり、具体的には、自車情報、環境情報、対象物情報をＳｆＭモデル部２４２に入力する。また、入力部２５０は、対象物情報（対象物の位置を含む）を真値点群生成部２５２に入力する。
【０１０７】
真値点群生成部２５２は、真値点群を生成するためのパラメータを記憶する。このパラメータは、ＳｆＭモデルの生成時に用いるＬＩＤＡＲと同じ仕様を示すデータを含み、例えば、ビームスキャンの角度刻みに関するデータを含む。真値点群生成部２５２は、入力部２５０から入力された対象物情報と、予め記憶するパラメータとに基づいて、車両周囲に存在する物体を示す真値点群の位置を理論的に（例えば所定の計算式に基づいて）算出する。真値点群生成部２５２は、算出した真値点群の位置を示すデータ（座標等）をＳｆＭモデル部２４２（具体的には後述の真値量子化部２６２および検知位置推定部２６８）に入力する。
【０１０８】
ＳｆＭモデル部２４２は、モデル記憶部２６０、真値量子化部２６２、タグ量子化部２６４、誤差推定部２６６、検知位置推定部２６８、ばらつき推定部２７０、点群有無推定部２７２、出力データ生成部２７４を備える。モデル記憶部２６０は、図１０のモデル記憶部２３４に対応し、センサモデル生成装置２１０により生成された誤差モデル、ばらつきモデルおよび検知率モデルを記憶する。
【０１０９】
真値量子化部２６２は、図１０の真値量子化部２２４に対応する。真値量子化部２６２は、真値点群生成部２５２から入力された真値点群の位置（例えば座標値）をもとに、車両（または車両に搭載された撮像装置）からの各真値点の距離と方位を導出する。真値量子化部２６２は、導出した距離のカテゴリ（例えば０〜１ｍ、１〜２ｍ等）を特定し、また、導出した方位のカテゴリ（例えば０〜１５°、１５〜３０°等）を特定する。
【０１１０】
タグ量子化部２６４は、図１０のタグ量子化部２２６に対応する。タグ量子化部２６４は、入力部２５０から入力された複数種類のタグデータ（例えば自車情報、環境情報、対象物情報）のそれぞれを量子化する。例えば、タグ量子化部２６４は、車速のカテゴリ（例えば０〜１０ｋｍ／時、１０〜２０ｋｍ／時等）を特定し、また、操舵角のカテゴリ（例えば０〜１０°、１０〜２０°等）を特定する。また、タグ量子化部２６４は、天気のカテゴリ（例えば晴れ、曇り、雨等）を特定する。
【０１１１】
誤差推定部２６６は、第１実施例の誤差導出部５６に対応する。また、検知位置推定部２６８は、第１実施例の模擬値導出部５８に対応する。誤差推定部２６６と検知位置推定部２６８は、車両シミュレーションにおける真値としての点群の位置をモデル記憶部２６０に記憶された誤差モデルに入力することにより、ＳｆＭにより導出される点群の位置（すなわち自動運転システム２００のＳｆＭ部２０２の出力結果）を推定する推定部として機能する。
【０１１２】
誤差推定部２６６は、ＳｆＭ部２１８により量子化された各真値点の距離および方位と、タグ量子化部２６４により量子化されたタグデータを誤差モデルに入力する。例えば、誤差推定部２６６は、誤差モデルの説明変数（要因）の項目のうちＳｆＭ部２１８により選択された距離のカテゴリ値を「１」に設定し、非選択の距離のカテゴリ値を「０」に設定する。また、誤差推定部２６６は、誤差モデルの説明変数の項目のうちタグ量子化部２６４により選択された車速のカテゴリ値を「１」に設定し、非選択の車速のカテゴリ値を「０」に設定する。他の要因についても同様に設定される。誤差推定部２６６は、真値点群生成部２５２から入力された真値点ごとに上記のようにカテゴリ値を設定することにより、各真値点に対応する誤差を導出する。
【０１１３】
検知位置推定部２６８は、真値点群生成部２５２から入力された各真値点の位置（例えば座標値）を、誤差推定部２６６により導出された各真値点に対応する誤差で補正することにより、各真値点に対応する検知点の位置を推定する。各真値点に対応する検知点は、自動運転システム２００のＳｆＭ部２０２により検知されると想定される点である。検知位置推定部２６８は、各真値点の位置に対して、各真値点に対応する誤差を足すことにより各真値点に対応する検知点の位置を推定してもよい。検知位置推定部２６８は、複数の真値点に対応する複数の検知点の位置を示すデータを出力データ生成部２７４に出力する。
【０１１４】
ばらつき推定部２７０は、ＳｆＭ部２１８により量子化された各真値点の距離および方位と、タグ量子化部２６４により量子化されたタグデータをモデル記憶部２６０に記憶されたばらつきモデルに入力する。これにより、ばらつき推定部２７０は、ばらつきモデルの目的変数値として、各真値点に対応する検知点のばらつき（言い換えれば信頼度）を推定する。ばらつき推定部２７０は、複数の真値点に対応する複数の検知点のばらつきを示すデータを出力データ生成部２７４に出力する。
【０１１５】
点群有無推定部２７２は、モデル記憶部２６０に記憶された検知率モデルを参照して、真値点群生成部２５２から入力された各真値点の位置（例えば座標値）をもとに、各真値点に対応する検知率を推定する。検知率は、真値点に対応する検知点がＳｆＭにより検知される確率と言える。例えば、検知率モデルが図１３に示すモデルの場合、エリア１に存在する真値点に対応する検知点の検知率は、６０％と推定される。
【０１１６】
点群有無推定部２７２は、モデル記憶部２６０に記憶されたタグデータの複数の量子化結果に対応する複数の検知率モデルのうち、タグ量子化部２６４によるタグデータの量子化結果に対応する検知率モデルを参照して検知率を推定する。例えば、点群有無推定部２７２は、タグ量子化部２６４によるタグデータの量子化結果が晴れの天候を示す場合、晴れの天候に対応する検知率モデルを参照して検知率を推定する。また、点群有無推定部２７２は、タグ量子化部２６４によるタグデータの量子化結果が雨の天候を示す場合、雨の天候に対応する検知率モデルを参照して検知率を推定する。なお、点群有無推定部２７２は、複数種類のタグデータの組合せ（例えば車速と天候等）にしたがって、参照する検知率モデルを決定してもよい。
【０１１７】
点群有無推定部２７２は、複数の真値点のそれぞれについて、検知率に応じて、対応する検知点の検知有無を決定する。例えば、或る真値点の検知率が６０％の場合、６０％の確率でその真値点に対応する検知点がＳｆＭにより検知されたと決定し、一方、６０％の確率でその真値点に対応する検知点がＳｆＭにより検知されないと決定する。点群有無推定部２７２は、複数の真値点のそれぞれについて、対応する検知点の検知有無を示すデータを出力データ生成部２７４に出力する。
【０１１８】
出力データ生成部２７４は、真値点群生成部２５２から入力された複数の真値点に対応する複数の検知点（すなわち現実の車両に搭載されるＳｆＭ部２０２により検知されると想定される点）の位置に関するデータをＯＧＭ部２０４に出力する。具体的には、出力データ生成部２７４は、複数の真値点に対応する複数の検知点の座標と、各検知点のばらつき（言い換えれば信頼度）をＳｆＭモデル部２４２による推定結果として出力する。
【０１１９】
なお、出力データ生成部２７４は、点群有無推定部２７２により推定された検知率（実施例では検知有無）を反映した推定結果を出力する。具体的には、出力データ生成部２７４は、複数の真値点のうち、対応する検知点が検知されると推定された真値点については、その真値点に対応する検知点のデータを出力する。一方、出力データ生成部２７４は、複数の真値点のうち、対応する検知点が検知されないと推定された真値点については、その真値点に対応する検知点のデータを出力しない。
【０１２０】
変形例として、点群有無推定部２７２は、複数の真値点それぞれの検知率を出力してもよい。この場合、出力データ生成部２７４は、複数の真値点それぞれの検知率に応じた割合で、各真値点に対応する検知点のデータを出力するか否かを決定してもよい。例えば、出力データ生成部２７４は、或る真値点に対応する検知率が６０％の場合、その真値点に対応する検知点のデータ（位置およびばらつき）を６０％の割合で出力し、４０％の割合で出力しない構成であってもよい。
【０１２１】
以上の構成による動作を説明する。
まず、図１０を参照しつつ、センサモデル生成装置２１０の動作を説明する。車両シミュレーションシステムを顧客やパートナー企業に提供すべき車載機器の開発者は、現実の車両を走行させて、撮像装置により撮像された画像データをセンサデータ記憶部２１２に記憶させる。撮像装置は、撮像した画像データを車載ネットワークへ出力してもよく、センサデータ記憶部２１２は、車載ネットワークを介して画像データを収集し、記憶してもよい。
【０１２２】
また、開発者は、車両走行時のＬＩＤＡＲ装置による検知結果を参照データ記憶部２１４に記憶させる。ＬＩＤＡＲ装置は、検知結果を車載ネットワークへ出力してもよく、参照データ記憶部２１４は、車載ネットワークを介して画像データを収集し、記憶してもよい。また、開発者は、天気や対象物の色彩等、定性的な内容を含む複数種類のタグデータをタグデータ記憶部２１６に記憶させる。
【０１２３】
ＳｆＭ部２１８は、センサデータ記憶部２１２に格納された画像データをもとに、ＳｆＭアルゴリズムを用いて、車両周辺の物体に対応する点群（検知点群）の位置および各検知点のばらつきを導出する。真値導出部２２０は、参照データ記憶部２１４に格納されたＬＩＤＡＲの検知結果をもとに、車両周辺の物体に対応する点群（真値点群）の位置を導出する。
【０１２４】
真値量子化部２２４は、真値導出部２２０により導出された真値点群の位置をもとに、各真値点について車両からの距離と方位を量子化する。タグ量子化部２２６は、タグデータ記憶部２１６に格納された複数種類のタグデータのそれぞれを量子化する。対応点特定部２２２は、ＳｆＭ部２１８により導出された検知点群と、真値導出部２２０により導出された真値点群との間で、対応する検知点と真値点の組を特定する。誤差算出部２２８は、対応する検知点と真値点の組ごとに真値点の位置と検知点の位置の差を誤差として導出する。
【０１２５】
第１モデル生成部２３０は、対応する検知点と真値点の組ごとにサンプルデータ（例えば図１２（ａ）および図１２（ｂ））を生成し、サンプルデータをもとに重回帰分析を実行して誤差モデルを生成する。また、第１モデル生成部２３０は、対応する検知点と真値点の組ごとにサンプルデータ（例えば図１２（ａ）および図１２（ｂ）、ただし目的変数は検知点のばらつきとなる）を生成し、サンプルデータをもとに重回帰分析を実行してばらつきモデルを生成する。第１モデル生成部２３０は、生成した誤差モデルとばらつきモデルをモデル記憶部２３４に格納する。
【０１２６】
第２モデル生成部２３２は、対応点特定部２２２による真値点と検知点の対応付け結果をもとに、車両周辺の空間を分割した複数のエリアについて、エリアごとにＳｆＭ部２１８が正しく点を検知した率（検知率）を示す検知率モデルを生成する。第２モデル生成部２３２は、生成した検知率モデルをモデル記憶部２３４に格納する。
【０１２７】
第２実施例のセンサモデル生成装置２１０によると、所定の静止物検知アルゴリズム（実施例ではＳｆＭ）を用いて静止物を検知する装置のモデルを生成し、そのモデルを使用した車両シミュレーションを実現できる。これにより例えば、車両シミュレーションのシナリオごとに画像を作成することが不要になり、シミュレーションのコストを低減することができる。
【０１２８】
また、センサモデル生成装置２１０は、現実の車両が走行して収集されたデータをもとにＳｆＭモデルを作成する。これにより、現実に即した精度の高いシミュレーション結果を得ることができる。また、シミュレーションのシナリオに応じた画像であり、例えば、車両周辺の環境や検知対象物の状態を忠実に再現した画像が不要になるため、シミュレーションのコストを抑制しつつ、精度の高いシミュレーション結果を得ることができる。
【０１２９】
また、センサモデル生成装置２１０によると、上記の静止物検知アルゴリズムが車両周辺の物体に対応する点群の位置の信頼度を出力する場合、その信頼度を推定する信頼度モデルを生成し、信頼度モデルを使用した車両シミュレーションを実現できる。また、センサモデル生成装置２１０によると、上記の静止物検知アルゴリズムによる検知率を示す検知率モデルを生成し、検知率モデルを使用した、一層現実に即した車両シミュレーションを実現できる。
【０１３０】
次に、図１４および図１５を参照しつつ、第２実施例の車両シミュレーションシステム２４０に関する動作を説明する。入力部２５０は、シミュレーションのシナリオに基づく真値としてのタグデータをＳｆＭモデル部２４２へ入力する。また、入力部２５０は、シミュレーションのシナリオに基づく真値としての検知対象物のデータを真値点群生成部２５２へ入力する。真値点群生成部２５２は、検知対象物に対応する真値としての点群（真値点群）の位置をＳｆＭモデル部２４２へ入力する。
【０１３１】
真値量子化部２６２は、入力された真値点群の位置をもとに、各真値点について車両からの距離と方位を量子化する。タグ量子化部２６４は、入力された複数種類のタグデータのそれぞれを量子化する。誤差推定部２６６は、各真値点の距離と方位の量子化データ、タグデータの量子化データを誤差モデルへ入力することにより、各真値点に対応する誤差を取得する。検知位置推定部２６８は、各真値点の位置に、各真値点に対応する誤差を足すことにより、各真値点に対応する検知点の位置を推定する。すなわち、検知位置推定部２６８は、真値点群生成部２５２から入力された複数の真値点に対応する複数の検知点の位置を推定する。
【０１３２】
ばらつき推定部２７０は、各真値点の距離と方位の量子化データ、タグデータの量子化データを誤差モデルへ入力することにより、各真値点に対応する検知点のばらつきの値を取得する。点群有無推定部２７２は、検知率モデルと各真値点の位置とをもとに、各真値点に対応する検知点の検知率を取得する。
【０１３３】
出力データ生成部２７４は、複数の検知点のそれぞれに関する位置とばらつきを含む推定結果であって、各検知点の検知率を反映した推定結果をＯＧＭ部２０４へ出力する。ＯＧＭ部２０４は、ＳｆＭモデル部２４２の出力データ生成部２７４から出力された上記推定結果をもとにＯＧＭデータ（グリッドごとの占有の有無を示すデータ）を生成し、出力する。車両モデル部２４４は、ＯＧＭデータをもとに、シミュレーションにおける車両の挙動を示すシミュレーション結果を出力する。
【０１３４】
第２実施例の車両シミュレーションシステム２４０によると、自動運転システム２００のＳｆＭ部２０２の出力結果を模擬するＳｆＭモデルであり、また、検知率も反映した出力結果を模擬するＳｆＭモデルを用いた車両シミュレーションを実現できる。これにより、シミュレーションの網羅性を効率的に高めることができる。例えば、シミュレーションのシナリオごとの多くの画像を作成することが不要になり、また、現実に即した高精度の画像を作成することが不要になるため、シミュレーションに要する費用と時間を低減することができる。また、ＳｆＭモデルは、現実の車両の走行による実測データをもとに生成したものであるため、現実に近いシミュレーション結果を得ることができる。
【０１３５】
以上、本開示を第２実施例をもとに説明した。第２実施例は例示であり、各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【０１３６】
第１実施例の第１変形例に記載した曲線フィッティングは、第２実施例の変形例としても適用できる。ＳｆＭモデルを使用して目的変数の値を求める推定部（第２実施例では誤差推定部２６６、ばらつき推定部２７０）は、複数個のカテゴリに係る各々のカテゴリ係数から、曲線フィッティングにより近似曲線を導出することにより、１つの要因の連続値に対応するカテゴリ係数の連続値を求めてもよい。１つの要因の連続値に対応するカテゴリ係数の連続値の例は図６に示す。推定部は、求めたカテゴリ係数の連続値の中から車両シミュレーションにおける上記１つの要因の値に対応する係数値をＳｆＭモデルに適用してもよい。
【０１３７】
要因は、図１２に示すように、距離、方位、車速等を含む。例えば、距離が１．５ｍの場合、距離の複数個のカテゴリに係る複数のカテゴリ係数から近似曲線（カテゴリ係数の連続値）を求め、距離１．５ｍに対応する近似曲線上の値を、カテゴリ「１〜２」に対する係数値として適用してもよい。なお、誤差推定部２６６は、曲線フィッティングにより求めた係数値を誤差モデルに適用してもよい。ばらつき推定部２７０は、曲線フィッティングにより求めた係数値をばらつきモデルに適用してもよい。この変形例によると、曲線フィッティングにより、入力された説明変数の値に対する適切な重み付けを実現できる。
【０１３８】
第１実施例の第２変形例に記載したホワイトノイズの足し込みは、第２実施例の変形例としても適用できる。すなわち、第２実施例に記載の車両シミュレーションシステム２４０は、乱数に関するデータの指定をユーザから受け付ける受付部（言い換えればユーザインタフェース部）をさらに備えてもよい。誤差推定部２６６または検知位置推定部２６８は、ユーザから指定された乱数に関するデータをもとに、誤差モデルを用いた推定値にホワイトノイズを足してもよい。また、ばらつき推定部２７０は、ユーザから指定された乱数に関するデータをもとに、ばらつきモデルを用いた推定値にホワイトノイズを足してもよい。この変形例によると、ホワイトノイズを加味して、より現実に即した推定結果を求めることができる。
【０１３９】
上述した実施例および変形例の任意の組み合わせもまた本開示の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施例および変形例それぞれの効果をあわせもつ。また、請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、実施例および変形例において示された各構成要素の単体もしくはそれらの連携によって実現されることも当業者には理解されるところである。
【０１４０】
実施例および変形例に記載の技術は、以下の項目によって特定されてもよい。
［項目１］
車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第１導出部と、
前記撮像装置とは異なるセンサの出力結果をもとに、前記第１導出部より高い精度で、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第２導出部と、
前記車両のシミュレーションにおいて前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、前記第２導出部により導出された点群の位置と、前記第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを生成する生成部と、
を備えるモデル生成装置。
［項目２］
前記生成部は、前記車両のシミュレーションにおいて前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、前記第１導出部により導出された点群の位置の信頼度を目的変数とする信頼度モデルをさらに生成する、
項目１に記載のモデル生成装置。
［項目３］
前記生成部は、前記車両のシミュレーションにおいて前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記車両周辺の空間を分割したエリアごとに、前記第１導出部により導出された点と、前記第２導出部により導出された点とが対応する比率を示す検知率モデルをさらに生成する、
項目１または２に記載のモデル生成装置。
［項目４］
車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第１導出部より高い精度で、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出する第２導出部により導出された点群の位置を説明変数とし、前記第２導出部により導出された点群の位置と、前記第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを記憶する記憶部と、
前記車両のシミュレーションにおける真値としての点群の位置を前記誤差モデルに入力することにより、前記第１導出部により導出される点群の位置を推定する推定部と、
前記第１導出部により導出される点群の位置の推定結果をもとに前記車両のシミュレーションを実行するシミュレーション部と、
を備える車両シミュレーションシステム。
［項目５］
前記記憶部は、前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、前記第１導出部により導出された点群の位置の信頼度を目的変数とする信頼度モデルをさらに記憶し、
前記推定部は、前記車両のシミュレーションにおける真値としての点群の位置を前記信頼度モデルに入力することにより、前記第１導出部により導出される点群の位置の信頼度をさらに推定し、
前記シミュレーション部は、前記第１導出部により導出される点群の位置の推定結果と、前記第１導出部により導出される信頼度の推定結果とをもとに前記車両のシミュレーションを実行する、
項目４に記載の車両シミュレーションシステム。
［項目６］
前記記憶部は、前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記車両周辺の空間を分割したエリアごとに、前記第１導出部により導出された点と、前記第２導出部により導出された点とが対応する比率を示す検知率モデルをさらに記憶し、
前記推定部は、前記車両のシミュレーションにおける真値としての点群の位置と前記検知率モデルとをもとに、前記真値としての点群の各点が前記第１導出部により導出される比率である検知率をさらに推定し、
前記シミュレーション部は、前記第１導出部により導出される点群の位置の推定結果であって、かつ、前記検知率を反映した推定結果をもとに前記車両のシミュレーションを実行する、
項目４または５に記載の車両シミュレーションシステム。
［項目７］
前記誤差モデルの説明変数は、１つの要因の複数段階の値に対応する複数個のカテゴリを含み、
前記推定部は、前記複数個のカテゴリに係る各々の係数から、曲線フィッティングにより前記１つの要因の連続値に対応する係数の連続値を求め、前記係数の連続値の中からシミュレーションにおける前記１つの要因の値に対応する係数値を前記誤差モデルに適用する、
項目４から６のいずれかに記載の車両シミュレーションシステム。
［項目８］
乱数に関するデータの指定をユーザから受け付ける受付部をさらに備え、
前記推定部は、前記乱数に関するデータをもとに、前記誤差モデルを用いた推定値にホワイトノイズを足す、
項目４から７のいずれかに記載の車両シミュレーションシステム。
［項目９］
第１導出部が、車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出し、
第２導出部が、前記撮像装置とは異なるセンサの出力結果をもとに、前記第１導出部より高い精度で、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出し、
前記車両のシミュレーションにおいて前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、前記第２導出部により導出された点群の位置と、前記第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを生成する、
モデル生成方法。
［項目１０］
第１導出部が、車両に搭載された撮像装置により撮像された画像と、所定の静止物検知アルゴリズムをもとに、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出し、
第２導出部が、前記撮像装置とは異なるセンサの出力結果をもとに、前記第１導出部より高い精度で、前記車両周辺の物体に対応する点群の位置を導出し、
前記車両のシミュレーションにおいて前記第１導出部による導出結果に関して推定するためのモデルであって、前記第２導出部により導出された点群の位置に関するデータを説明変数とし、前記第２導出部により導出された点群の位置と、前記第１導出部により導出された点群の位置との差を目的変数とする誤差モデルを生成する、
ことをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【符号の説明】
【０１４１】
２０４  ＯＧＭ部、  ２１０  センサモデル生成装置、  ２１８  ＳｆＭ部、  ２２０  真値導出部、  ２３０  第１モデル生成部、  ２３２  第２モデル生成部、  ２４０  車両シミュレーションシステム、  ２４２  ＳｆＭモデル部、  ２４４  車両モデル部、  ２６０  モデル記憶部、  ２６６  誤差推定部、  ２６８  検知位置推定部、  ２７０  ばらつき推定部。
【図１】
2020109602.tif 000004
【図２】
2020109602.tif 000005
【図３】
2020109602.tif 000006
【図４】
2020109602.tif 000007
【図５】
2020109602.tif 000008
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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