情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

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デジタルツインを活用した実車とシミュレータとのリアルタイムレースバトルの実現
井上 円1,a)

桜井 広和3,b)

ウー シュエハン1,c) 幸田 健介1,2,d)
益子 宗1,2,f)

チェング ケルビン1,2,e)

概要：本論文では，デジタルツイン技術を用いて実世界のレースと e レースをリアルタイムで融合した全く新しい体験について述べる．我々の構築したシステムは，レース車両のセンサデータがテレメトリを経由して仮想空間に送信される．仮想空間では実車の挙動がリアルタイムで再現される．実験では，富士スピードウェイのレース車両のセンサデータを東京のシミュレータ会場で受信し，実験当日に富士スピードウェイで開催されたレースイベントをリアルタイムで仮想空間内に再現する事で，富士スピードウェイを走行するレース車両と東京に設置されたシミュレータ会場のシミュレータユーザがリアルタイムで競技する事が確認された．

1. はじめに
デジタルツインとは，物理空間に存在するものを記述する一連の仮想的な情報構造体であり，シミュレーションの一種である．従来のシミュレーションとの違いは，物理空(a) An e-racer’s view間の変化と仮想空間の変化がリアルタイムで連動している点である．例えば，従来のシミュレーションでは，物理空間の物体の動きや物質の変化は事前条件として仮想空間に設定されたが，デジタルツインでは物理空間の現象はセンサデバイスを用いてサーバ上に構築された仮想空間に忠実(b) A real driver’s view at Fuji Speedwayに再現される．物の情報がインターネットを通してクラウドやサーバ上に収集されるこの様な仕組みは Internet ofThings（IoT）と呼ばれるが，デジタルツインや IoT の社
会実装には高速・大容量・低遅延の通信が必要となり，5G通信が重要な要素技術となる．
一方，産業界に着目すると，近年では車のシミュレータの精度が向上している．シミュレータは実車の計測データに基づいて車両の挙動が制御されており，シミュレータを介して本物のレーシングカーを操縦するような体験が得ら(c) Third eye views of both racers. Left side ﬁgure shows real
race cars. Right side ﬁgure shows e-race cars.

図 1: The overview of the battle of a real racing driver and ane-racer.

れる．それに応じてシミュレータユーザのニーズも加熱しており，レーシングドライバも参加するシミュレータの大
1
23a)
b)
c)
d)
e)
f)

楽天モバイル株式会社
楽天技術研究所
株式会社 M-TEC
madoka.inoue@rakuten.com
hirokazu sakurai@mugen-power.com
hsuehhan.wu@rakuten.com
kensuke.koda@rakuten.com
kelvin.cheng@rakuten.com
so.masuko@rakuten.com© 2023 Information Processing Society of Japan

会もインターネットを通じて開催されている．シミュレー
タユーザの中には，サーキットの車両と直接競技したいという意見も少なからず見られる．そこで我々は，デジタルツインを活用してシミュレータユーザとサーキットを走行する実車のレーサがリアルタイムで競技するシステムを実現した．

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本論文では，シミュレータにサーキットを走行する実車のレーシングカーのデータをリアルタイムで送信し，実車のレーシングカーとリアルタイムで競技するシステムにつCloud

いて述べる．レーシングカーは，富士スピードウェイで開催されるレース規格である Inter Proto Series（IPS) の公式競技車両 kuruma を使用する．競技車両のセンサから取得したデータをシミュレータ上で再現し，遅延時間 140[msec]で競技車両とのレースを実現する．図 1 にリアルタイム

Internet
4G network

50[Hz]

CAN-Bus 50 [Hz]

車両のシミュレータの研究は，Jamson[1] らに代表され10[Hz]

Virtual Client MOD
10 [Hz]….
Sensor Unitる研究機関による大規模なものだけでなく，Konstantopou-

5G networkTelemetry Unit

レースの概要を記す．

2. 関連研究

WebSocketPacket ServerLAN 10[Hz]UDP packet sorting
server

GPS Unit

Fuji Speed Way ( Race Car )AssettoCorsa Serve
AssettoCorsa ClientTokyo

図 2: System overview with data communication and datatranslation rate.

los[2] や Crundall[3] らのようにディスプレイに工夫を加えた数多くの研究が進められている．また，カーレースゲー
ムに遅延を加えて，ゲームユーザの体感品質を調査する研究も行われている．Sabet ら [4] は，カーレースゲームによりその効果を検証した点が過去の先行研究とは異なる．

3. 背景

Need for Speed Shift 2 に 350[msec] の遅延を加え，ゲー本システム実現の背景には，富士スピードウェイで開催ムユーザの体感品質を調査した．その結果，遅延がゲームされている IPS と呼ばれるカーレースと，レースシミュユーザの体感品質に大きな影響を与えることを確認した．

レータ Asetto Corsa を使用してインターネット上で開催

Pantel らは，リアルタイムのカーレースゲームにおける遅されている e レースの Inter Proto e Series（IPeS）の二つ延の影響について研究した．Pantel らの実験では，モデルのレースが関連する．本章では IPS と IPeS の概略についカーを操作する仮想レーシングゲームを構築し，レーシンて述べる．

グカーの操作とゲーム内での車両の反応の間に遅延を加え

IPS は，インタープロトモータスポーツが主催するレーる実験を行った．0[mse] から 500[msec] まで遅延を段階的スで，2013 年から日本のサーキットの富士スピードウェイに増加させた結果，遅延が 150[msec] を上回ると，熟練ドで開催されるワンメイクレースである．競技の特徴は，全ライバのゲーム成績が明らかに低下する事が示された [5]．ての競技者が統一規格の車両を同じ設定で使用する点であカーレースゲームを活用した新しい操作方法の研究としてる．年間で 4 回のラウンドが開催される．全てのラウンドは，Borthani ら [6] による車両のコントロールに脳波を利は富士スピードウェイで開催され，1 ラウンドは 2 日間通用する研究も進められている．また，近年では車に取り付して競技が行われる．

けたセンサデータをリアルタイムで遠隔地から受信するテIPeS は，ドリームレーシングプロジェクト（IPeS 事務局）レメトリに関する研究も進んでいる．テレメトリを活用しの主催する e レースである．レースシミュレータ Asetto

た研究としては，Modoni ら [7] による Fomura One のテ

Corsa 上で行われる競技であり，2019 年からインターネッレメトリデータをデータ解析や製造に活用する研究が進めト上で開催されている．会場は仮想空間上に構築された富られている．Sternal ら [8] は，自身が開発したレース車

士スピードウェイであり，IPS の競技車両の走行データの両とテレメトリでシェルエコマラソンに参加し，その研究解析結果と CAD データから再現された仮想空間上の車両結果について報告をしている．同様にレーシング車両に搭を使用する．競技は実車同様のレースフォーマットで勝敗載するテレメトリの研究として，Visconti ら [9] や Ayyadが決定される．年間 5 回の試合が行われ，e レースでの年

ら [10] は，Formula SEA に搭載するテレメトリについて間チャンピオンを決定する大会となる．IPeS には IPS に研究した．

出場するプロの実車レーサも出場しており，シミュレータ

これまで述べた先行研究はシミュレータとテレメトリを個別に研究したものであるが，近年，シミュレータと実車の統合を目指した研究も進められている．四方 [11] らは実車と車両シミュレーションの融合を目的とした仮想環境を構築した．

上でプロレーサと e レースの腕を競えるイベントである．

4. システム我々の構築したシステムの概略を図 2 に記す．システム
は富士スピードウェイを走行するレースカーのセンサデー

本研究はこれまで述べたようなシミュレータ，テレメトタを取得する．センサデータはテレメトリユニットからリ，または仮想環境などの単一の研究ではなく，これらを4G 通信回線を経由して，リアルタイムでクラウド上のテレ融合した実車とシミュレータを連動した研究であり，実験メトリサーバに送信される．テレメトリサーバは受信した© 2023 Information Processing Society of Japan408

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IPS Karuma 2019

Fuji International
Speedway 2020

Virtual Client

MOD Layer

Assetto Corsa

App Layer

Windows 11

OS Layer

図 4: Software conﬁguration.

図 3: The appearance of the racing car

Kuruma .

を用いる事で，高速で走行するレーシングカーの位置情報を高精度に補足する．今回の実験では GPS アンテナを車両の天井部分に設置する．

データの頻度を調整し，シミュレータのサーバにインターネット回線を通じて送信される．シミュレータのサーバで4.2 シミュレータソフトウェア

は受信したデータを車両データに変換し，シミュレータのIPeS を実行する為のソフトウェアは，Asetto Corsa 日本クライアントにデータが送信される．最後に 5G 回線を通語 PC 版，または Assetto Corsa Ultimate Edition（DMM

じて受信したデータがシミュレータのクライアントに表示版）と，MOD と呼ばれるシミュレータの機能拡張モジューされる．その結果，ユーザは自身が操作するシミュレータ

ルで構成される．IPS の専用車両である kuruma を使用す

内で，富士スピードウェイを走行するレーシングカーと同る為の機能拡張には IPS kuruma 2019 （2020 アップデー

時刻に仮想空間内で競技することができる．また，Asettoト版）の Cars MOD を用い，サーキットの機能拡張にはCorsa が実装する車両同士の衝突判定を ON にする事で，Fuji International Speedway 2020 の Tracks Mod を用い実車とシミュレータの接触を判断する事が可能となり，よる．さらに，本研究では実車の走行データをシミュレーり実車の走行に近い体験が得られる．ただし，現時点ではタ上の車両データに変換するための専用 MOD（Virtualシミュレータ内で発生した接触を実車にフィードバックすClient MOD）を開発した．ソフトウェアのモジュール構る仕組みは実装されていない．そのため，本論文は接触判成を図 4 に記す．Virtual Client MOD はクラウド上のテ定の無効を前提とする．

レメトリサーバからデータを受信するが，ネットワークの状況によりデータの受信に失敗する場合がある．その4.1 レース車両

際，Virtual Client MOD は直前の位置と速度から現在位

実験には IPS の公式競技車両である kuruma を使用す置の推定を行う．現在時刻を t，時刻 t-1 の車両の３次元る．kuruma は IPS 専用に設計されたレーシングカーであ座標 (cxt−1 , cyt−1 , czt−1 ) を Ct−1 ，時刻 t-1 の車両の速度る．この車両は 3950[cc] のエンジンを搭載し，富士スピー(vxt−1 , vyt−1 , vzt−1 ) を V , 時刻 t と t-1 の時刻差を ∆t とドウェイのホームストレートの速度はおよそ 250[km/m] にすると時刻 t における車両の位置 (cxt , cyt , cxt ) である Ct

達する．トップレーサは富士スピードウェイのコースをおは式 (1) で求められる．

よそ 1 分 43 秒で周回する．図 3 に kuruma の外観を記す．
車両には走行状態を計測するためのセンサと位置情報を捕

Ct = Ct−1 + V ∆t(1)

捉する為の GPS を搭載する．エンジン回転数とギヤはエンジン音の再現に利用される．roll angle, pitch angle は車4.3 サーバの傾きを再現する為に用いられる．heading を用いること

我々のシステムは，実車データをシミュレータ上に再現すで車の向きを取得する事が出来る．時刻毎の車両の位置はる為に 3 種類のサーバを利用する．はじめに UDP パケッ

GPS の緯度経度情報で把握するが，データの受信に失敗しトサーバがテレメトリから受信した UDP パケットを送信時た場合には位置情報の欠損が発生する．その場合には，過間順に並べ替える．次に，並び替えられた UDP パケットは去の速度情報とステアリング角度を用いて位置情報を補完

WebSocket サーバに送信される．Web ソケットパケット

する．車軸回転角速度はタイヤの回転を描画する為の情報

サーバは UDP パケットサーバから受信したデータを JSONとして用いる．GPS データの位置情報とセンサデータは，形式のテキストデータに変換し，WebSocket でバーチャル車両に搭載されたテレメトリユニットを経由してサーバ

クライアント Mod に送信する．最後に AssettoCorsa サーに送信される．センサとテレメトリ間の通信は Controller

バは Web ソケットパケットサーバからバーチャルクライ

Area Network (CAN) と呼ばれるシリアル通信プロトコル

アント MOD 経由で受信したデータを AssettoCorsa の車を用いる．CAN は相互接続された機器間のデータ転送に両データの形式に変換し，シミュレータに入力する．

使われる規格であり，1993 年に ISO 11898 で国際規格として標準化された．CAN は車載機器のデータ通信に広く用いられている．GPS ユニットには ublox 社製の ZED-F9R© 2023 Information Processing Society of Japan

4.4 通信仕様
実車に搭載されたセンサは，データを 50[Hz] で取得す409

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る．GPS モジュールはデータを 10[Hz] で取得する．テレ
メトリは取得したセンサデータを 50[Hz] に変換する．その際，GPS は直前に計測された値で補完される．次にこれ
らのデータはテレメトリから LTE ネットワークを介してUDP プロトコルで UDP 仕分けサーバに 50[Hz] 送信される．センサデータと GPS データを合わせた UDP パケット
データサイズは 768[byte] である．UDP 仕分けサーバではテレメトリから受信したパケットのデータの並び替えを行
い WebSocket サーバに送信する．WebSocket サーバではLTE ネットワークを介して WebSocket で VirtualClient に(a) The overview of the sim- (b) The detail of the simulator.
ulator environment fromTokyo.

図 5: The Simulator environment.

10[Hz] で送信する．VirtualClient は，仮想の AssettoCorsa
クライアントとして AssettoCorsa サーバにデータを送信

東京の e レーサとの 1 対 1 の対決を行う．実験で使用する

する．AssettoCorsa サーバでは，シミュレータから受信し車両は車両番号 37 番の KeePer 号を使用し，福住仁嶺選手た車両情報と実車から VirtualClient を介して受信した車がドライバーとして乗車する．福住選手は，2022 年の IPS両情報を同じコース上で表示する．

でランキングが 6 位，17 ポイントを獲得している選手であ

通信遅延の許容値は 150[msec] とする．これは，Pantel

る．決勝戦第一レースでは福住選手はレース参加車両 10らの研究 [5] に基づいて決定した．Pantel らは，研究によ台中 5 番グリッドからスタートし 4 位でゴールした．決勝

りレーシングゲームの操作性と遅延の関係を明らかにした．

戦第二レースではレース参加車両 10 台中 4 番グリッドか

研究概略は以下である．ゲーム上のレーシングカーの操作

らスタートし 4 位でゴールした．レース当日の福住選手のを行う際に，画面を表示処理に対して任意の時間の遅延を

ベストラップタイムは決勝第１レースでは 1 分 46.415 秒，挿入する．遅延時間は 50[msec] 間隔で最大 500[msec] まで

第二レースでは 1 分 46.248 秒である．なお，富士スピー増加される．実験ではこの時のラップタイムが観測されドウェイのコース全長は 4563[m] で，SUPER FORMULAた．実験結果によれば，ドライビングのエキスパートが操クラスのコースレコードは 1 分 19.972 秒である．

作した場合，遅延が 150[msec] を超えるとラップタイムが一方，東京では e レーサがシミュレータで実車と対戦す大きく増加する事が観測された．これは遅延が 150[msec]る．東京に設置されたシミュレータ環境を図 5 に記す．実以上生じた際にゲームの操作性が急激に低下することを示車とシミュレータが対戦するためには，スタート時刻を揃す．Pantel らの実験結果に基づき，我々は遅延の許容範囲える必要がある．ここで，実験のスタートの同期方法につを 150[msec] 未満とした．

いて述べる．一般的にカーレースのスタート方法はスタン

5. 実験

ディングスタートとローリングスタートの 2 種類が用いられる．F1 などのフォーミュラカーレースでは，車両が静構築したシステムを用いて，e レーサが仮想空間内で実車止した状態で，信号機がスタートを示した時点でレースがのレースに参加する実験について述べる．実験は 2022 年開始されるスタンディングスタートが用いられる．一方，10 月 23 日に富士スピードウェイで開催された 2022 Inter

IPS ではローリングスタートと呼ばれるレース開始方法がProto Series POWERED BY KeePer 第 2 大会の決勝３用いられる．ローリングスタートとは，グリッドに整列しレースで実施した．富士スピードウェイを走行するレースたレース車両をペースカーが先導し，スタート地点に戻っカーからリアルタイムでセンサと GPS のデータを取得し，たところでペースカーがピットに退避し，そのままレースシミュレータによって構築された仮想空間内のレースカーが開始されるスタート方式である．本実験では e レーサのに反映する．シミュレータには仮想空間の富士スピードスタートを実車のローリングスタートに合わせる．e レーウェイが再現されており，実空間の富士スピードウェイをサは実車がローリングラップを終えてスタート地点を通過走行するレースカーがリアルタイムでシミュレータに描画した時点で競技を開始する．スタンディングスタートは時される．e レーサは仮想空間内で IPS の決勝レースで走行刻が基準となるスタート方式である為，遠隔地での時刻同するレースカーとリアルタイムでレースを行う．レースは期が必要となるが，ローリングスタートは車両がスタート

9:15 から 9:45 分の 30 分間，15:10 から 15:30 の 20 分間と，ラインを通過した時点でレースが開始されるため，位置が15:40 から 16:00 までの 20 分間の 3 回開催された．当日の基準となるスタート方式である．車両の位置情報を補足し天候は晴れで路面はドライ，気温は 20 度から 25 度で推移ておく事で，遠隔地間のスタートの同期が比較的容易となした．また最大風速は 14 時に南西の風 2.2[m] を観測した．

る方法であり，本実験に適したスタート方式である．

決勝レースは 10 台の車両が参加したが，実験では実車の 1

実 験 に は 2 名 の e レ ー サ が 参 加 す る ．ひ と り は台のみにセンサを搭載し，センサを搭載した 1 台の車両とZENKAIRACING e-Sports Team に所属する川戸育真選手© 2023 Information Processing Society of Japan410

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2023/3/1つきを示す分散値は 0.00018 である．STAT は衛星補足個数を示す．今回の実験では 12 個の衛星を補足した．

6. 考察
5.2 節では GPS の精度について指標値を用いて示したが，ここでは図 6 を基にその値の妥当性について考察する．
図 6 はサーキットの 4 箇所で記録されたシミュレータ画面と実車の視野の比較である．左側の画像はシミュレータ画面の映像を表し，右側のカメラ画像は実車のダッシュボードに設置されたカメラから取得した画像である．左側のシミュレータ画面には 2 台の車両が表示されているが，ピン図 6: The comparison between the actual car position and the

ク色の車がシミュレータ車両で青白の車が実車を表す．青game view based on GPS data. Left side ﬁgures are

白の実車はテレメトリから受信した GPS データに基づいshown game view. Right side ﬁgures are shown actualてシミュレータ画面に描画される．右側のカメラ画像は実car view. Red markers of right ﬁgures are shown curb.

車のカメラ映像であり，シミュレータ画像の青白の車両のダッシュボードの映像に相当する．また，カメラ画像に表で，もう 1 名は山中真生選手である．山中選手は FOMULA

示した赤枠はコース両端の赤と白で塗られた縁石を記す．

DRIFT JAPAN に参戦する実車のレースドライバであり，#1 に着目すると，シミュレータ画面上の青白の車両はコー

2022 年 10 月現在でランキング 10 位，206 ポイントを獲得

ス左側の縁石に乗り上げている事が確認できる．この時，した選手である．この 2 名が予選と決勝の合計３レースに#1 の実車の映像を見ると車両の左タイヤは縁石上に乗りシミュレータで参加した．その結果，全てのレースにおい上げている事が確認できる．同様に#2 でもシミュレータてシミュレータ内で実車とリアルタイムで競技できる事を

画面の実車がコースの左側を走行している場合に，実車の確認した．また，レース中の状況を記録するために実車の映像も同じくコースの左側を走行している事が確認できる．

ダッシュボード映像と，シミュレータの画面を各々録画し#3，#4 についても同様である．これらの結果から，我々た．記録された画像の一部を図 6 に記す．の構築したシステムはサーキットを走行する車両の走行ラ仮想空間に実車の状態を反映する為には，データの伝送インを再現する事が可能であり，その誤差もタイヤの幅程遅延，実車の位置精度が重要になる．実験ではこれらの度と考えられる．e レーサとのシミュレータ内での走行とデータの精度について計測した．計測結果について以下にいう目的を考えた場合，この精度は十分であると考える．

記す．

本章の最後に，本研究の社会的意義について述べる．将来的には，道路を走行する全ての車に様々なセンサが取り5.1 伝送遅延付けられ，車の詳細な走行状況を取得できる可能性があ

図 2 に示すテレメトリユニットと AssettoCorsa サーバる．そのような社会が到来した場合に，本研究の技術が，間の通信で平均 140[msec] の遅延が発生した．テレメトリ

デジタルツインだけではなくサイバーフィジカルシステム

ユニットと UDP パケット仕分けサーバ間の通信遅延は平として活用可能となる．以下で各々の社会実装例について

均 30[msec]，クラウドサーバ内の処理遅延が平均 16[msec]，述べる．はじめに，デジタルツインの応用は車の運転経験

さらに WebSocket パケットサーバと AssettoCorsa サーバのないドライバの訓練である．運転経験のないドライバが間の通信遅延が平均 94[msec] である．

車の運転を練習する際に，実空間で練習する事で事故を引き起こす可能性がある．この問題を解決するためのシミュ

5.2 位置精度レータも開発されているが，運転シナリオはパターン化さ

GPS の精度評価には，HDOP, Antenna Level, STATれた物であり，ドライバは十分な運転経験を積めるとは言を指標値として用いる．GPS の精度 HDOP (Horizontal

い難い．しかし，本研究の技術を用いる事で，実空間の車Dilution of Precision) は，PDOP (Position Dilution of Pre-両の走行状況を仮想空間に反映することが可能となる．そcision) の水平成分を指数化した値である．HDOP は衛星の結果，運転経験のない者が実空間の様々な状況に合わせの幾何学的配置を指数化した値であり，位置精度は天空にたトレーニングを事故のリスクのない仮想空間内で行う事おける GPS 衛星の配置による影響を受ける．この値が小が可能となる．次に，サイバーフィジカルシステムの応用

さければ位置の精度が高く，大きければ位置の精度が低い

は実空間上の日常的な車同士の衝突事故防止である．近年

事を示す．今回の実験では秒間 10 回の位置情報を取得し画像処理技術や LiDAR などのセンサ技術の発達により，た．実験期間中の HDOP の平均値は 0.51 でデータのばら

直接的に認識可能な周辺車両との衝突事故は軽減されつつ© 2023 Information Processing Society of Japan411

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ある．しかしこれらの技術も膨大な過去のデータを統計的に処理した結果に基づいた判断による物であり，誤検出に対する課題が存在する．さらに，これらの技術は，交差点などの視界が遮られた場所での周辺車両の状況把握が出来[7]ない．一方，我々の技術はセンサからの直接的な情報で周辺車両の状況を把握するために，統計的な判断による曖昧[8]さを排除する事ができる．また，視界の遮蔽された状況でも正確に周辺車両の状態を把握する事ができる．従って，サイバー空間で検出した危険をフィジカル空間にフィードバックする事で，日常的に発生する車両同士の事故を軽減できると考える．

[9]

7. おわりに本研究では，デジタルツイン技術を活用し，シミュレータユーザとサーキットを走行するレーサがリアルタイムで[10]競技するシステムを実現した．富士スピードウェイで開催される実車レースである IPS の競技車両から取得したデータをシミュレータに反映し，実車のレーサと e レーサがリアルタイムで競技する実験を実施した結果，データの遅延時間が 140[msec] で，実車の表示位置の誤差がレース体験[11]

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参考文献
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