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

コネクティッドカー

ビッグデータ

IoT

実証実験の取り組みと成果─基盤関連

NTT グループとトヨタ自動車はコネクティッドカー向け ICT 基盤の研究開発に関する協業において，2018年から2020年にかけて共同実証実験を実施し，さまざまなユースケースおよび基盤検証を通じて，基盤技術を確立しました．本稿では，車載機から CAN（車両制御）データ，画像データ等を収集 ･ 蓄積，活用するためのコネクティッドカープラットフォーム全体のリファレンスアーキテクチャ，およびその実装と実証実験を通じて抽出した技術成果 ･ 課
題の概略を紹介します．

コネクティッドカーの特徴とその技術課題

ちばゆう千葉祐NTT データ

理の精度の 3 つの視点で達成目標を設

目 的 は 将 来 的 に 数100万 台 の コ ネ ク

定し，コネクティッドカーや自動運転ティッドカーがつながる大規模プラッ技術に期待されるさまざまなユーストフォームの技術確立と性能評価にあコネクティッドカーから得られるケースを実現するコネクティッドカー

ります．それらを評価するための実際

CAN データ，センサデータ，画像デー

プラットフォームの実現に取り組みまに実現が期待される 3 つのユースケー

タなど各種データの量は，コネクティッ

した（図 1 ）．詳細につきましては後スをサンプルに技術検証を実施しまし

ドカーの台数の急速な増大に合わせて述します．

た（図 2 ）．

膨大なものとなっており，それらデータを効率的に，かつ高速に処理することが大規模コネクティッドカープラッ①

実証実験でのターゲットユース

カーから収集した車両の位置デー

ケース

タ，動画データを，センタ側で分

トフォームの将来的な活用に対しての本取り組みでは，2018年から2020年大きな技術課題となっています．加えまでの 3 年間，試験車両を活用した公て，コネクティッドカーが独自の特徴道の実証実験を実施しています．主な析し，自動運転技術等に必要とされる高精度な静的地図を生成

図1 技術テーマと目標設定である「モバイル網を使った通信が必

静的地図生成：コネクティッド②

障害物検知・後続車への通知：要であること」「高速に移動するデバイスであること」「車のライフサイク
ルが長いこと」「扱うデータ量が 1 日の中でも時間によって大きく変動する

検証分類
ユースケースこと」などにより，大規模コネクティッ
ドカーデータをさまざまなユースケースで活用するためには，複雑かつ多くの技術課題が存在します．本検証では，その中でも，特に重要な要素技術

基盤

技術開発テーマ

目標値

アーキテクチャコネクティッドカーのデータをセンタ側に収集，処理し，再度配信するエンド・ツー・エンドアーキテク
チャ系として動作

接続車両数（データ量）

大量の車両・画像データを同時に収集，蓄積できるスケーラブルな分散処理技術

3000万台リアルタイム性

高速に移動する車両の位置情報などをリアルタイムに収集・蓄積・配信する基盤技術

7秒

精度

画像データに基づき，車両や標識，信号機などの位置を高精度で推定する技術

10 cmとなる，大規模データ量処理，大量データのリアルタイム処理，データ処

図1

技術テーマと目標設定

2022.531

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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

図2 サンプルユースケース
コネクティッドカーの車載カメラの画像データを活用し，車道に存在する落石などの危険な障害物を検知，センタ側で管理し，後続車現況把握・予測（例）

車両内部状態データ②障害物検知・後続車への通知①静的地図生成CAN・GPSデータ

周辺監視データ
動画像・センサデータ

両に通知③

データ収集（車両から）レーンレベル渋滞検知：CAN
データの統計情報を活用，および動画データのリアルタイム活用にデータ処理

データ収集（外部から） データ統合③レーンレベル渋滞検知

詳細な道路情報・高精度地図道路交通状況

・渋滞情報
・道路工事，事故より，定常渋滞と突発渋滞を検知して，突発渋滞の先頭地点の画像を分析することで渋滞原因を特定

図3 リファレンスアーキテクチャ
図2

サンプルユースケース

本検証では，これら 3 つのユースケースの実現性を，実証実験をとおして評価するとともに，大規模コネクティッドプラットフォームに必要な要素技術の中で，特に目標設定したデー通信機器

コネクティッドカー

タ処理量，リアルタイム性，精度の 3
つの視点で検証・評価を実施しました．

コネクティッドプラットフォームのリファレンスアーキテクチャ

受信・アノテーションNWエッジ

ダイナミックマップ

CANデータ処理
CANストリーム

状態
管理

アノテーション
処理

CANバッチ

経路制御

キュー

画像ストリームストア

時空間データ処理

画像データ処理ストア

ダイナミックマップ

画像バッチ

通信機器

キュー

配信・通知
配信管理

コネクティッドカー

静的地図

4G/5G網コネクティッドカーから無線網〔4G

実証実験全体のシステム構成

図3

リファレンスアーキテクチャ（第 4 世代移動通信システム）/5G（第5 世代移動通信システム）網〕を介しタンダードとなっている，オープンソー

タ側にいるオペレータが地図生成の指てデータ処理用のサーバを集約するセスのソフトウェアを活用しています．

示を出します（図 4 ①）．対象エリア

ンタにデータを収集・蓄積し，それら本協業では，特定企業のソフトウェア（②）を走行中のコネクティッドカー

データを分析，必要なデータを再度コに依存することなく，よりオープンなに通知が届く（③）と CAN データ，ネクティッドカーに送信するというエ技術を中心にして技術確立するというおよび画像データがセンタに送信されンド・ツー・エンドでのシステムアー方針で活動しており，技術の標準化にます（④）．センタ側では，これらデーキテクチャをリファレンスモデルの確つながる技術開発を目標としていまタを活用し，画像からの地図化の処理立に取り組みました．本リファレンス

す．そのため，これらのソフトウェア（⑤），画像から信号機などの地物の位アーキテクチャは，コネクティッドカー

は，今後の技術の進歩や，技術革新に置を推定（⑥），地図データを作成し，とつながる「ネットワークエッジ基

よって，見直しができるような構成と地図データベースに登録するまでの処盤」，そこからデータを受信する「受しています（図 3 ）．

理（⑦）をすべて検証しました．

信・アノテーション基盤」，データ処理を行う「CAN データ処理基盤」と（2） 障害物検知・後続車への通知
本ユースケース検証では，車載カメ「画像データ処理基盤」，データ管理を前述のリファレンスアーキテクチャ

ラの画像と，障害物の学習済みのデー行う「ダイナミックマップ基盤」，そに基づき実装した実証実験用のサーバ

タから，画像に映る地物の推論を行いして，センタから，コネクティッドカー

環境をセンタ側で構築し，試験車両をます．地物が障害物だった場合は，障側への通信を管理する「配信・通知基活用して 3 つのユースケースの実現性

害物の位置推定を行い，結果をダイナ盤」の処理ブロックで構成しています．

検証を実施しました．

ミックマップデータベースに登録しまそれぞれの基盤の実装では，すでに（1） 静的地図生成

す．このユースケースでの課題は，リ本ユースケース検証では，まずセン

アルタイム性です．本ユースケースのグローバルマーケットでデファクトス

32

ユースケース検証の実施概要

2022.5

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図4 静的地図生成
実用化を見据え，障害物を検知し，後オペレータ続の車両に通知するまで 7 秒で実現し受信・アノテーションなければなりません．そこで本検証でダイナミックマップ⑤

時空間データ処理

アノテーション処理は，リアルタイム性を高めるため，処キュー

アルタイム性を大きく，改善させまし配信・通知た．加えて，後続車への危険通知を 2⑦位置推定処理⑥③

画像収集対象エリア

地図化
処理

画像データ処理④

理の一部をネットワークエッジにオフロードするアーキテクチャを採用しリCANデータ処理

静的地図

ダイナミックマップ②

画像収集エリア通知①

静的地図生成のアーキテクチャ概要と処理の流れ

段階通知として， 1 回目の通知は，対象エリアを詳細には絞らず広く通知す

図4

静的地図生成図5 障害物検知・後続車への通知ることで高速性を高め， 2 回目の通知
では，レーンレベルで危険な車両を特定したうえで通知するという方式を導入し，初回通知の高速性を改善させま

位置推定

センタ

（3） レーンレベル渋滞検知

初回通知(障害物通知)推論処理

エッジ

車両選択アルゴリズム

車両位置・画角を用いた車両選択

車両位置

本ユースケース検証では， 3 つの初回通知

STEP で渋滞原因の特定を行いました．STEP1では走行中の車両の CAN

非同期

Axispot
高速時空間エンジン

エッジ垂直分散技術した（図 5 ）
．

同期

詳細通知

障害物情報

詳細通知！

車両
障害物

障害物

データをリアルタイム分析し，渋滞の障害物

障害物検知のアーキテクチャ概要と導入技術候補となる地点の絞り込みを実施します．メッシュ単位，レーン単位での車両密度を活用して絞り込みを実施しま

図5

障害物検知・後続車への通知

図6 レーンレベル渋滞検知

すが，この際，定常的に発生する渋滞については除外しています．これは，定常的に発生する渋滞については事前に原因が推察可能であり，本検証では突発的に発生する渋滞の原因を特定す【STEP1】【STEP3】【STEP2】

渋滞の候補地点を絞込み

渋滞情報が必要な車両にだけ通知

画像を用いて渋滞原因等を特定する

CANデータの集計

車両へのデータ収集依頼

画像分析による原因の特定車両への渋滞情報通知

時空間集計技術

車両選択技術隣接レーン車速推定

ポリゴン検索技術

画像データ送信

渋滞情報受信／表示ることに焦点を当てているためです．
障害物

STEP2では，STEP1で絞り込んだ渋滞候補レーンの周辺を走る車両から車両の走行画像を収集し，この画像デー

CANデータ送信

データ収集依頼受信

タを用いて，渋滞の発生有無と，渋滞渋滞原因特定の処理プロセスの発生地点，“ 渋滞の先頭地点 ” を算出し，その原因の特定を行います．そ図6

レーンレベル渋滞検知

して，STEP3で対象となるレーンを走行中の車両に対して，STEP2で得ロックごとに技術検証を行いました．の，アノテーション処理，キューインられた渋滞原因に関する情報を通知し（1） 受信アノテーション

グ処理の負荷性能，ボトルネックの見受信アノテーション基盤の評価で極めを実施しました．

は，CAN データ，および画像データ（2） CAN データ処理

処理における性能限界の評価として，

CAN データ処理基盤の評価では，基盤検証では，リファレンスアーキ500万台の車両が，送信間隔10秒未満，リアルタイム性と，スループットの 2テクチャを基に実装した 5 つの処理ブ

最小 1 秒間隔でデータを送信した場合つの視点での評価を実施しました．リ

ます（図 6 ）．

基盤検証の実施概要

2022.533

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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

図7 取り組み成果
アルタイム性の高い処理，例えば定常検証分類的な車両の位置情報の格納処理についユース
ケースては CAN ストリーム処理として実装して，レスポンスタイムの限界性能を評価しています．
（3） 画像データ処理

基盤

画像データ処理基盤の評価では，リFY2018

アーキテクチャ

静的地図生成500万台

リアルタイム性

10数秒

精度

10数m評価しています．障害物検知のような(シミュレーション評価)数m（4） 配信・通知処理

スにて平均通知時間 5 秒（目標 7 秒以

配信・通知基盤の検証では，各ユー内）を達成しました．ただし，精度にスケースにおけるボトルネックとなり

つ い て は，V-SLAM（Visual -得る画像収集コストに注視した検証をSimultaneous Localization and実施しています．画像データ収集時にMapping）＊や，ランドマークの位置

お け る ト ラ フ ィ ッ ク 削 減 と し て，情

NTT の保有する「車両データ選択的Measurement Unit：慣性計測装置）収集アルゴリズム」を活用しています

等を用い，精度向上に取り組みましたが，収集データの絞り込みを行った際が，依然，目標とした10 cm 精度を達の性能評価を実施しています．

成することはできておらず，今後の技の活組みと成果─ネットワークエッジ基の目標を達成することができましたが，盤』 にて説明します．

それと同時に多くの技術課題を抽出す

7秒

数10 cm

10 cm(IMU活用)■参考文献（1） 野地 ･ 亀井 ･ 船引 ･ 村田 ･ 金丸：“ 実証実
験の取り組みと成果 ─ネットワークエッジ基盤，” NTT 技術ジャーナル，Vol.34，No.5，pp.35-38，2022．

を含めた大量のデータの収集・蓄積・活用には，ネットワークやサーバリソークチャの検証をするため 3 つのサンプ

スに大きな負荷がかかります．今後，ルユースケースついて，公道での試験

これらの技術が社会実装されるために車走行を通じて技術検証を行いましは，機能面での実現性だけではなく，た．特にプラットフォーム技術の視点

より効率的に低コストで実現する技術

では，データ量，リアルタイム性，精が必要となるため，本協業においても度の 3 つの視点で目標設置をし， 2 つすでに進めているエッジコンピューを達成できました（図 7 ）．データ量

ティングの活用による処理の分散化

としては，シミュレーションデータをや，リソースの効率仕様などの技術開活用し，3000万台規模のデータ処理基発も継続して行っています．また，こ盤の検証に成功しました．リアルタイ

れら技術の利用用途においても，現ム性としては，ネットワークエッジ技

在，自動車産業に期待される低炭素社会の実現への貢献など社会課題解決に

2022.55秒(背景負荷あり，平均)ることができました．特に動画データ

本検証では，リファレンスアーキテ＊ V-SLAM: 周囲の三次元情報から自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術．

3000万台術開発への継続課題となります．
本検証では，精度の視点を除き当初抽出課題と今後の取り組み

ー

用，IMU（Inertial

いては，本特集記事『実証実験の取り（1）系として動作取り組み成果

術を活用し，障害物検知のユースケー報

7秒(背景負荷あり，最速)(ランドマーク活用)

界レスポンスの評価を行いました．

なお，ネットワークエッジ基盤につ34

数1000万台(背景負荷なし)

図7

画像ストリーム処理として実装し，限目標値

渋滞原因特定(V-SLAM)

高速な画像処理が求められるケースはFY2020

障害物検知

接続車両数
（データ量）

アルタイム性とスループットの視点でFY2019つながるケースへ拡充して検討を継続していきます．

千葉祐

自動車産業は日本における重要産業であり，トヨタ自動車と一緒にコネクティッドカー社会の実現に向けた共同研究を進めることは大きなモチベーションとなっています．

◆問い合わせ先NTT データ
製造 IT イノベーション事業本部
第五製造事業部
TEL 050-5546-7982
E-mailYu.Chiba

nttdata.com