特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

ドカー
コネクティッ

データ収集

優制御

車両データ選択的収集アルゴリズム

道路上にある障害物の状態変化を追跡調査する「障害物監視ユー
スケース」では，障害物の最新状況をとらえた車載カメラ画像を継続的に収集する必要があります．画像認識技術を活用すれば正確に画像選定できますが，車載の計算資源はごく限られており，クラウドに画像を転送するにも携帯網の通信コストがかかります．そこで，車両の位置や進行方位，カメラ画角といったメタ情報に基づいて各車載カメラの撮影範囲を推定し，必要な画像のみを選択的に収集する技術を考案しました．

まさる

なかだりょうた高木
中田

雅亮太

まつお

かずや

松尾和哉

もりこうや

森航哉

NTT 人間情報研究所

量は10〜100 Tbit/s と膨大であり，障害物の近傍を通過した車両から車載通信網，計算機，ストレージのいずれカメラ画像を継続的に収集することで道路交通分野における ICT 化の要との観点でも全量収集は困難です．一方最新状況を把握します（図 １ ）．

して期待されているコネクティッドで，これらのセンサデータの中には，カーですが，実はセンシング基盤とし即座に収集すべきデータだけでなく，ても大きな可能性を秘めています．各多少の収集遅延が許されるデータ，定コネクティッドカーで撮影された大種の高性能センサと通信モジュールを期的な収集で十分なデータ，利用価値量の画像の中から，監視対象の障害物搭載し，電池切れの心配が事実上なのないデータも含まれます．したがっをとらえた画像を選出したいという要

く，街中を縦横無尽に走り回るコネクて，必要なセンサデータを取捨選択し，件に対しては，画像認識によるアプ

ティッドカーは，移動式センサノード重要なセンサデータを優先的に収集すローチが一見すると順当に思えます．

として理想的な特徴を兼ね備えていまることが重要となります．また，通信このアプローチでは大まかに ２ 通りのす．もし，数1000万台のコネクティッ網や計算機の負荷状況に応じてセンサ構成が考えられますが，いずれも大きドカーから車載カメラ画像や LiDARデータの収集ペースや収集タイミングな課題を抱えています．

＊（Light Detection and Ranging）

を調整することで，負荷の時間変動を点群データを収集できれば，街全体を平準化し設備利用効率を高めることもくまなく，絶え間なくスキャンして街可能です．

コネクティッドカーの可能性のデジタルツインを構築できるようになるでしょう．

想定ユースケース

画像認識によるアプローチ

・構成①：コネクティッドカー内で処理
もっともシンプルな構成としては，トヨタ自動車との協業においても，コネクティッドカーに計算機を搭載しセンサデータの選択的収集を必要とすて画像認識処理を行う方式が考えられるユースケースはいくつかありましたます．しかし，この方式には自動車にが，本稿では「障害物監視ユースケー特有の ３ つの課題があります．

しかし，数1000万台のコネクティッス」に沿って技術課題と実装詳細，性第一に．真夏の炎天下における車内ドカーで生成されるセンサデータの総能改善について紹介します．このユー

温度は80 ℃弱に達する場合（1）があり，スケースでは，道路上の障害物が風に計算機を安定稼動させるのは容易では吹かれて移動したり，道路管理者にありません．第二に，乗用車の稼動率よって撤去されたりすることを想定し，は平均 5 ％といわれており，せっかく＊L
 iDAR：光を用いたリモートセンシング技術の一種で，各方向に照射したレーザ光の反射時間から対象物までの距離を計測する技術．

44

たかぎ

2022.5

特集搭載した計算機も休眠時間ばかりではイズ，カメラ画角，カメラ解像度といっ画像選定の際に重要な手掛かりとなコストに見合いません．第三に，自動たメタ情報に基づいて各車載カメラのる車両のメタ情報は，コネクティッド

車と計算機では製品寿命が大きく異な撮影範囲を推定したうえで，障害物とカーから定常的に収集しておき，高速るため，計算機が先に寿命を迎えるか各車両の位置関係を踏まえて，障害物時空間データベース Axispot ® に格納

性能面での陳腐化が進みます．これらをとらえたと推定される画像を選定ししておきます．の事情を勘案すると，コネクティッドます．この選定処理は以下の 5 つの工カーに計算機を搭載することは現実的程から構成されています（図 ₂ ）．

な選択肢とはいえません．
・構成②：データセンタ内で処理

・工程②：車両情報データベースの検索

・工程①：車両情報データベースの障害物監視のリクエストが届いた

整備ら，障害物地点と現在時刻に対応するコネクティッドカー基盤の存在を前提とした場合，すべての画像をいった障害物を発見しました

んデータセンタに転送して，データセンタ内で画像認識処理を行う構成も考

障

初検知

クラウド

えられます．この構成では先に指摘し周辺車両に通知します

た ３ つの課題を回避できますが，画像転送に用いる携帯電話網の通信コストが課題となります．また，数1000万台規模で同時通信を行うケースを想定す

そこに障害物ありますか障

5分後ると，携帯電話網に掛かる負荷も無視

クラウド少し移動したようです

できなくなります．たとえコネクティッ
ドカー 1 台当り 1 Mbit/s の通信トラそこに障害物ありますか

フィックでも，1000万台では合計10Tbit/s にも達します．これは我が国10分後における現在の移動通信トラフィックすでになくなっていますの15倍という膨大な分量です（２）．

障害物監視ユースケースの概要
図 ₁ 図１障害物監視ユースケースの概要

位置情報によるアプローチ
前述の課題に直面した私たちは，「障クラウド①②車両情報データベースの整備・検索

害物監視ユースケース」の要件を改め

0③距離の判定OKて吟味しました．収集された画像は後段の処理で細かく分析されるため，画像選定の時点で障害物の有無を高精度OKに判定する必要はありません．一方で，この画像分析処理は非常に高負荷NGであるため，分析する画像の個数はな④画角の判定るべく抑えたいという事情がありま⑤遮蔽の判定OKす．また，監視対象とする障害物の位OK置情報は既知であり，これを手掛かりとして活用しない手はありません．

NG

そこで私たちは，画像認識技術に頼ることなく収集すべき画像を選定する技術を考案しました．具体的には，周辺車両の位置情報や進行方位，車体サ

地図出典：国土地理院

図2

図２

メタ情報に基づく画像選定の流れ

メタ情報に基づく画像選定の流れ

2022.514₅

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

時空間インデックスで車両情報データ

理時間が急速に増大するため，監視対ばよく，総当たりでの計算処理が不要

ベースを検索し，ヒットした車両を候

象の障害物周辺で渋滞により多数の車となるため，車両数 n に対して計算量補車両とします．

両が密集した状況では，処理時間が非をO（n）に抑えられます．また，視界常に長くなるおそれがあります．

範囲を扇形の集合で近似することで，・工程③：距離の判定
次に，各候補車両と障害物の間の距

そこで私たちは，計算量を抑えるた

離を計算し，車載カメラの解像度からめのアルゴリズム改良に挑戦しまし

算定した有効射程距離より遠く離れた

た．改良のポイントは「車載カメラの車両を候補から除外します．

視界範囲を計算する」という固定観念

・工程④：画角の判定を捨て去ったことです．ここでは「車ここでは，アルゴリズム改良前と改さらに，各候補車両から見た障害物両から障害物が見える」ならば「障害良後の各実装について，さまざまな車の方向を計算し，車載カメラの画角内物から車両が見える」という逆転の発

両配置パターンにおける処理時間を評に障害物をとらえていないと推定され想に基づき，車両の視界範囲ではなく価しました（図 ₅ ）．車載カメラの有る車両を候補から除外します．

障害物の視界範囲を計算し，各車両と効射程距離を100 m と仮定し，障害物・工程⑤：遮蔽の判定当たり判定を行います（図 ₄ ）．この地点の半径100 m 以内に位置する車両

最後に，周辺車両どうしや地物の位方式では各車両について 1 回ずつ遮蔽数を仮想的に変化させます．最悪ケー

置関係を調べて，他の車両や地物に遮の有無を調べて視界範囲から差し引けスの評価を行ううえでは，車両数の上各車両との当たり判定も非常にシンプルに実装できます．

性能評価

蔽されて障害物が見えないと推定される車両を候補から除外します．

①各車両の視界範囲を1台ずつ計算②障害物と当たり判定

遮蔽判定の計算量削減
これら 5 つの工程の中でもっとも複雑な計算処理を要するのが遮蔽判定です．後に紹介するように，遮蔽判定は処理時間の支配項となるため，実証実NG

OKNGOKOKOK

験期間中にアルゴリズムの大幅改良を実施しました．本稿では改良前と改良後のアルゴリズムを順に紹介します．
遮蔽判定のもっとも直感的な実装方
式としては，各候補車両の視界範囲を計算して障害物地点と当たり判定を行

図₃う方法が考えられます．例えば，図 ₃のように障害物の近傍に ₆ 台の車両が存在する場合， ₆ 台の車両それぞれに遮蔽判定の実施例（アルゴリズム改良前）
図３

遮蔽判定の実施例（アルゴリズム改良前）①障害物の視界範囲を計算②各車両と当たり判定

OK

ついてカメラ画角と有効射程距離から扇形の視界範囲を描きます．ここかNG

2NG

ら，他の 5 台の車両により遮蔽されている部分がないか， 1 つひとつ調べてOK視界範囲から差し引きます．この方式
では，車両どうしが互いに影響を及ぼ障OK

OKし合う視界範囲の遮蔽を総当たりで調べる必要があるため，車両数 n に対して計算量は O（n２）となります．障害物近傍の車両数が増加するに従って処

図₄

遮蔽判定の実施例（アルゴリズム改良後）
図４4₆2022.5

遮蔽判定の実施例（アルゴリズム改良後）

3

特集

パターン①

パターン②

距離OK
画角NG

距離OK
画角OK
遮蔽OK

以上高速な処理を実現できました．今後は，この成果をコネクティッドカー以外の用途にも応用できないか検討を進めていきます．
例えば，街のデジタルツイン構築で図は50台の場合は，一度センシングした領域について図は50台の場合も定期的に再センシングして最新の状

パターン③況を反映する必要があります．街の景

距離OK
画角OK/NG
遮蔽OK/NG

【凡例】
障害物地点

色には変化の頻度が高い部分と低い部分があるため，街全体を均一に再センシングするより，要所要所をピンポイ

半径100 mントで計画的に再センシングするほう周辺車両が効率的です．このような場面では，

図は100台の場合

地図出典：国土地理院

図5

性能評価における車両配置パターン
性能評価における車両配置パターン

図５41251007550250(ms)

その他
遮蔽判定
画角判定
距離判定
DB検索
100200500

1000

2000 (台)125
100
7550250

遮蔽判定なし

として，監視対象が面的な広がりを持つケースや，位置情報に誤差が含まれるケースに対応する手法についても検100200500

1000

2000 (台)パターン②(ms)

1000
800
600
400
2000200500

1000

2000 (台)遮蔽判定
5.8倍速に

1000
800
600
4002000

遮蔽判定
60.8倍速に

1500
1200
900
600
3000

討を進めていきます．
■参考文献

(ms)

100ることで，収集すべきデータの選定を効率化できます．さらに応用的な課題

パターン①(ms)

本稿で紹介したアルゴリズムを活用す

100200500

1000

2000 (台)10020050010002000 (台)（1） https://jaf.or.jp/common/safety-drive/carlearning/user-test/temperature/summer（2） https://www.soumu.go.jp/main̲content/000791761.pdf（3） https://locationtech.github.io/jts/

パターン③(ms)

1500
1200
900
600
3000(ms)

100200

500

1000

図₆

図６

2000 (台)車両配置パターンと処理時間の関係

車両配置パターンと処理時間の関係

5

限設定が重要となりますが，ここではアルゴリズム改良後は，車両台数に比駐車場並みの密度で車両が密集した状例する水準に抑えられています．車両態を想定して上限を２000台としまし２000台が密集する最悪ケースにおけるた．選定アルゴリズムの実装言語とし遮蔽判定の処理時間は２5 ms と，アルては Java を採用し，改良前のみ JTS

ゴリズム改良前より₆0倍以上高速であTopology Suite という幾何計算ラることを確認できました．

（３）

イブラリを併用しました．
各車両配置パターンで車両数を変化今後の展望させたときの処理時間を図 ₆ に示しま

今回の実証実験では，「障害物監視す．アルゴリズム改良前は，車両数のユースケース」の要件に対して実装を２ 乗に比例するかたちで遮蔽判定の処最適化することで，幾何計算ライブラ

理時間が急速に増大していましたが，リを用いた汎用的な実装と比べて₆0倍（左から）高木雅 / 松尾 和哉 /中田 亮太 / 森航哉

デジタルツインの社会実装においては，コネクティッドカーのような「つながるモノ」を駆使して，路上落下物のような「つながらないモノ」の情報をいかに収集するかが，今後ますます重要となると考えています．

◆問い合わせ先NTT 人間情報研究所
デジタルツインコンピューティング
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2022.5hco.ntt.co.jp

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