Mobility Research Center

CSISシンポジウム2016
2016.11.26

協調型自動運転に向けた空間情報共有プラットフォーム

同志社大学 モビリティ研究センター（同志社大学 理工学部 情報システムデザイン学科）
佐藤 健哉

Doshisha University© 2016 K.Sato, Doshisha University

Mobility Research Center（自律型）自動運転（1）•自動運転の研究開発が世界的に活発に実施• 自動車メーカ，研究機関，大学など（GoogleやUberも）• カメラ，レーザレーダ（LiDAR），ミリ波レーダなどのセンサを車両に搭載して，車両周辺環境を検知

Source: http://www.google.com/selfdrivingcar/

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Mobility Research Center（自律型）自動運転（2）•車両，バイク，自転車，歩行者などの移動対象物あり•

どのような車載センサでも，視覚範囲外は検知不可能• 見通しの悪い交差点における急な飛出しや出会い頭の衝突には対応困難•

協調型自動運転（相互に情報共有）の必要性

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情報共有の必要性（1）•

車々間通信，路車間通信により，各車両，路側のセンサを共有することで安全性向上
Detected
Area

Undetected
Area

Cooperative Sensing

Sensed by Vehicle D

Sensend by Vehicle C

Sensed by Vehicle B

Sensed by Vehicle A

Sensed by Traffic Signal A

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情報共有の必要性（2）•

対象物（バイク）が他の対象物（トラック）の死角に存在•センサ検知範囲（100m）の外の対象物まで時速100kmで3.6秒

Occlusion
A small vehicle may bein front of a truck.
Sensing range: 100m
3.6 seconds at 100km/h

センサ情報（位置，速度，進行方向など）を周辺車両に送信
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情報共有の必要性（3）•自動車専用道路などでの合流においては，それぞれの車両が相互に通信し，車両の進行に関して調停する必要あり（合流地点は固定）

Negotiation

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情報共有の必要性（4）•車線変更においては，複数の車両（3台以上の可能性あり）が相互に通信し，車両の進行に関して調停する必要あり（合流地点は変動）

Negotiation

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情報共有（地図）の必要性（4）•

地図情報がないと，たとえば，前方から接近する車両が危険かどうか判断が困難• 反対車線を通常走行？
• 一方通行を逆行？
An approaching vehicle

Divided lane?

Wrong-way driving?

Sending information• Location• Speed• Direction
Collision possibility?

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ダイナミックマップ•

地理的情報，道路状態・天気，渋滞状況，周辺車両・歩行者など，更新頻度に応じて管理・保持している概念的なデータ集合体•

アプリケーションからの問合せ（クエリ）で，追突防止支援，緊急車両接近警告，信号情報提供，歩行者・自転車存在情報を提供
VehiclesEgoVehicle
Type 4: Highly dynamic data(vehicles, pedestrians)

Pedestrians
SignalPhase

Type 3: Transient dynamic data
(congestion, signal phase)

Traffic
Congestion
SlipperyRoad

Type 2: Transient static data(roadside infrastructure)

Traffic
Sign
Landmarks

Type 1: Permanent static data(map data)

Map

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ダイナミックマップ実証実験•

同志社大学，名古屋大学，金沢大学の自動運転実験車両• RTK-GPSにより自車位置を測位• レーザレーダ，カメラ等により周辺環境認識•

歩行者・周辺車両認識のための路側センサ• レーザレーダにより歩行者，車両を認識し，追跡• 占有グリッドにより管理•

Roadside ITSステーション（LDMマネージャ）• 各自動運転車両の車両情報，および，路側センサの周辺環境情報
をLDMとして管理•

クラウドに周辺環境情報を集約し，地図データと重畳• 1/500 高精度地図 （ポイントクラウド）•Webブラウザにより閲覧可能• 各車両，歩行者から全体状況を把握
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ダイナミックマップ実証実験システム全体構成
クラウドにおける周辺環境情報
リアルタイム集約・配信

LDM
Global Concept
LDM-CloudCentral ITS-S

歩行者通信

路車間通信

Roadside
ITS Station

車両周辺状況
モニタリング

VehicleITS Station

路側センサ
LDM ImageSensing Area

Laser
Radar

人工知能による運転支援
車両周辺情報車載センサ情報

遠隔車両制御自動運転・遠隔運転
操作切替

LDM

CameraVehicleITS Station

LDM

車々間通信
Laser
Radar

VehicleITS Station

LDM

自動運転・遠隔運転
実験車両

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遠隔運転実証実験システム構成

周辺環境
情報

CentralITS Station

Roadside
ITS Station

Sensing Area
Laser
Radar

LDM Image
車両周辺状況
モニタリング

CameraCamera Image
Sensor Information

VehicleITS Station
Laser
Radar

Vehicle Control
自動運転・遠隔運転
操作切替

自動運転・遠隔運転
実験車両

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実証実験メッセージフォーマット
•すべてのエントリを32ビット幅（エンコーディングなし）設定•

CAMフォーマット（合計11ワード）
1.
2.
3.
4.
5.

プロトコルバージョン INTEGER {currentVersion(1)}メッセージID INTETGER {cam(2)}ステーションID INTEGER（0..4294967295）
タイムスタンプ INTEGER {oneMiliSec} UTC mod 65535 （0..65535）
ステーションタイプ INTEGER{unknown(0), pedestrian(1), cyclist(2),car(6)} （今回は4種類のみ）
6. 緯度 INTEGER {oneMicrodegreeEast, oneMicrodegreeWest}(-900000000..900000000)
7. 経度 INTEGER {oneMicrodegreeEast, oneMicrodegreeWest}(-1800000000..1800000000)
8. 高度 INTEGER {oneCentimeter} (-100000..800000)
9. 進行方向 INTEGER {wgs84North(0) wgs84East(900),wgs84South(1800), wgs84West(2700)} (0..3599)
10. 速度 INTEGER {oneCentimeterPerSec} (0..16382)
11. 前後 ENUMERATED {forward (0), backward (1)}Doshisha University

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実証実験機器Doshisha University

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実証実験エリア（1）Doshisha University

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実証実験エリア（2）

工事エリア

仮設信号機

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同志社大学実験車両（自動運転・遠隔運転）

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名古屋大学実験車両（自動運転）

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金沢大学実験車両（自動運転）

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ダイナミックマップブラウザ

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データ処理のスケーラビリティの問題（データベース）•

通常のデータベース管理システム（DBMS）を利用した場合• データで矛盾しないように一貫した管理• 複数のデータ書き込みを順番に処理• 必要なデータを条件に基づき取得• チケットや座席の予約などで利用• 問題点• 蓄積したデータに対してクエリを発行し，一貫性を確保した応答を行うため，データアクセスが遅い
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高速化手法（ストリーム処理）•

ストリーム処理技術（DSMS）の利用による高速化• センサデータは常に新しいデータが到着するため一貫性管理不要• 流れてくるデータ（ストリーム）を保存せずに，次から次へと処理• 条件を事前に定義し，発見すれば応答する• オンライントレードにおいて利用される高速データ処理• 特徴• データの一貫性を保持しないが，非常に高速
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高速化手法（DSMSとDBMSの融合）•データベース管理システムとデータストリーム管理システムの融合•

カメラや車載センサのデータを高速に処理可能な組込み向けストリー
ム処理管理システム• 高速ストリーム処理実現ため，地図データなどDBMSの静的情報のストリーム化機能を追加• 組込みシステム向け静的生成によるストリーム処理システムのランタイムを開発• 周辺車両増加に伴う処理負荷増大に対応するため，優先度制御機構を導入• 単一ノードだけでなく，センタ併用などのクラウドにも対応可能

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性能評価
通常のデータベース（DBMS）とストリーム処理の性能比較
Performance of Stream LDM and Legacy DBMS
250
DBMS (Max)

Execution Time (ms)•200

DBMS (Typ)Stream LDM (max)Stream LDM (Typ)150
10050031020
Number of Vehicles
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5024

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通信のスケーラビリティの問題（エッジコンピューティング）•

クラウドと車載システムの間にコンピュータ資源を導入• 高速化，スケーラビリティの確保

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自律型モビリティシステムの開発・実証（総務省公募）

Source: http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01tsushin03_02000161.html

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報道発表資料１（NTTドコモ）

Source: https://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/2016/07/19_00.html

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報道発表資料２（NTTドコモ）•

エッジコンピューティングを用いた各車両へのダイナミックマップ
データの配信Source: https://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/2016/07/19_00.html

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Mobility
ResearchCenter

Move to the Future
京都から未来へ••

URL
E-Mailhttp://mrc.doshisha.ac.jp/
rc-mblty@mail.doshisha.ac.jp
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