特集

モビリティを中心とした街のデジタルトランスフォーメーション

コネクティッドカー

IoT

タビッグデー

コネクティッドカー分野の技術開発 ・ 検証
いそむら

磯村
トヨタ自動車株式会社と NTT は，トヨタが保有する「自動車に関する技術」と NTT グループ各社が保有する「ICT に関する技術」を組み合わせて，コネクティッドカー分野での技術開発 ・ 技術検証

淳

まつお

†1

ゆき横畑夕貴こいずみあつし

松尾和哉

ひらばやし

よしかず

平林義和

†1

†3

小泉

認するために実証実験を開始しています．本稿では，コネクティッ

NTT デジタルツインコンピューティング研究センタ† 1

でいる関連技術および実証実験について紹介します．

コネクティッドカー向け
ICT 基盤の研究開発活動
トヨタ自動車株式会社とNTTグループは，敦†2

かずやを目的に協業を行うことに合意し，現時点の技術開発の完成度を確
ドカー向け ICT 基盤の概要，技術課題やその実現に向けて取り組ん†3

NTT スマートデータサイエンスセンタ† 2
NTT 研究企画部門† 3

リティサービスの進展のためには，コネク
ティッド化されたクルマからネットワークを介して集めたデータを活用することが必要不可欠になってきます．

協業に合意以降，将来の自動運転の実現を見コネクティッドカーを支える基盤技術につ据えたコネクティッドカー向け ICT 基盤の技

いては，多数のクルマから大量に受信する車術開発に取り組んでいます．安心・安全な自両情報等の収集・蓄積や収集した大量データ動運転を実現するためには，クルマから得らのリアルタイムなデータ分析や周辺環境をクれるさまざまなデータをセンタに集めて活用ラウド上に再現，行動を判断するためのAI（人することが期待されており，コネクティッド工知能）アルゴリズムおよび大容量データをカー向け ICT 基盤の研究開発が大きく寄与で配信する技術と５G（第 5 世代移動通信シスきるものと考えています．

テム）やエッジコンピューティングおよびコネクティッドカー向け ICT 基盤
コネクティッドカーとは，ICT 端末として64

よこはたあつしIoT ネットワークを活用した大容量データを確実かつ安全に集配信するための通信技術等があります．の機能を有する自動車のことです．クルマは具体的には，公道を走行するクルマに搭載多くの情報を保有しており，クルマから集めされた ECU（Electronic Control Unit）たデータによりクルマおよびクルマの周辺環のデータやカメラなどのセンサデータ等の大境を理解することが可能となります．交通事

規模，大容量なデータを確実かつ効率的にセ故低減や渋滞緩和等の社会課題の解決やモビンタに収集し，収集した多数の車両からの大2020.11

特集

容量なデータを活用して，リアルタイムに走す . 実証実験においては，公道を走行する複行状態等の車両状況やクルマの周辺状況をサ数の実験車両からネットワークを介してデーイバー空間に再現することが，次世代交通シタをセンタに収集し，収集したデータを分析

ステムに用いる地図生成等，さまざまなサーし，コネクティッドカーおよび自動運転に必ビスや自動運転の実現に大きく貢献できると要なユースケースの技術課題の実現を確認す考えています．コネクティッドカー向け ICTるとともに，数百万台規模の車両データ負荷

基盤は，この車両状況やクルマの周辺状況をを発生させ，通信技術やセンタ側技術の実現サイバー空間に再現することを支えています

性評価に取り組んでいます．
具体的なユースケースについては，①高精（図 1 ）．

度地図生成，②障害物検知・通知，③レーン実証実験

レベル渋滞検知，などを想定し，ユースケー

コネクティッドカー向け ICT 基盤の開発にス実現のために必要な技術要件の達成度を確

おいては，個々の技術要素の検討と検討結果認しています．

を組み合わせて，クルマ～ネットワーク～セ（1） 高精度地図生成

ンタまでの End to End での検証による実証

車載カメラが撮影する動画データをセンタ

実験を短いサイクルを回して取り組んでいまに集約し，車両位置情報，周辺情報等を再現

データ収集・蓄積・分析基盤

エッジコンピューティング

データセンタ

IoTネットワーク

LTE・5G
エージェント

図1

コネクティッドカー向けICT基盤

2020.116₅

特集

モビリティを中心とした街のデジタルトランスフォーメーション

走行車両
車両データ・画像収集

地図化

加工解析

図2

高精度地図生成できるかを検証しています（図 2 ）．
具体的には，車両に搭載した単眼カメラで撮影した動画データやクルマの位置情報をセデータ解析

ンタに収集し，収集したデータを解析することで道路上のペイントや標識等の構造物の位Car Flow

Obstacle

10数秒で通知置を高精度に推定するための技術開発を進めています．
現在は計測車両での現地調査によって道路変化を把握しており，調査費用やリアルタイム性が課題であり，一般的な車両に搭載されたカメラのデータから高精細な地図生成する〇〇〇m先に障害物後続車両へ通知

図3

障害物検知・通知ために本取り組みの技術が貢献できると考えています．

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具体的には，車両に搭載した単眼カメラに（２） 障害物検知・通知て撮影した画像から障害物の位置を推定し，1 台のクルマから送信されたデータを基に，障害物情報をダイナミックマップに登録し，他のクルマに関連するデータをリアルタイムその障害物の影響を受ける車両を高速に検索に共有することができるかを検証していますのうえ，障害物情報を通知する一連の処理を（図 3 ）．

10秒弱の時間にて実現するため，ネットワー

2020.11

特集

クを介したデータの収集・蓄積・分析および予定としており，５00万台の接続車両台数，配信のすべての処理を高速化するための技術

十数秒のリアルタイム性の確認は完了して開発を進めています．

います．

（３） レーンレベル渋滞検知

ICT 基盤を支える主な技術

車載カメラが撮影する動画データを基に，隣接レーンのクルマの渋滞状況等を再現できコネクティッドカー向け ICT 基盤にはさまるかを検証しています .

ざまな技術課題が存在します．それらの課題

具体的には，車両に搭載した単眼カメラに解決のために研究開発に取り組んでいる代表て撮影した画像から走行レーンを推定し，隣的な技術を紹介します（図 ₄ ）．

接レーンを走行する渋滞車列の状況を正確に（1） 路上表示物位置推定技術推定するための技術開発を進めています．

車載カメラが撮影する動画データや走行実証実験における基盤技術の技術目標にデータを収集・分析して，道路の周辺情報（標ついては，いくつかのユースケースを軸に識・看板等の位置情報と内容）を推定する技

設定した技術目標である数千万台の接続車術です．市販の安価なドライブレコーダーで両台数，数秒のリアルタイム性等を設定しも対応可能であり，大量データから良質なています．この実証実験は，２01₈年より開データを選別し，統計処理することで，位置始し，２0２0年度まで段階的に実施していく精度を向上させることができます．標識・信車両状況

クルマの周辺状況

実世界をサイバー空間に再現（1）路上表示物
位置推定技術

車両データ
CAN Data
LTE/5G（ECU）（2）車両データ
選択的収集アルゴリズム

大容量データ収集（3）高速時空間データ管理技術（4）垂直分散（5）渋滞車列検知技術
コンピューティング技術

センサデータコネクティッドカー

図4

リアルタイムデータ配信

コネクティッドカー

ICT基盤を支える主な技術

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特集

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モビリティを中心とした街のデジタルトランスフォーメーション

号機などの道路上の立体地物を正確に認識すに行える時空間データベースです．実空間ることに加え，地物の位置を高精度で推定す上の大量の動的オブジェクトが生成したセることで，地図へマッピングすることが可能

ンサ情報と，そのセンサ情報に紐付けられとなります．将来的には自動運転用の地図のた時間情報と空間情報を格納しつつ，ある生成や地物情報の自動更新などへの活用が期

特定の時間情報と空間情報を矩形範囲で指待できます．

定して，そこに含まれるセンサ情報を高速（２） 車両データ選択的収集アルゴリズムに検索が可能となります．

コネクティッドカーから収集するデータは，（４） 垂直分散コンピューティング技術

車両データ，動画像データ，センサデータと従来，センタなどで行っていた処理機能を，多岐にわたり，ボリュームも大きいです．こエッジサーバに分散処理させることで，高速れが車両台数分，さらに逐次収集するとなるなアプリケーション処理を実現する技術でと，膨大な量となり，トラフィック増によるす．すべてのデバイスに対して即応答を実現

ネットワークやデータ処理の高負荷が懸念さしようとすると，サーバのリソース不足によれます．そこで，位置情報や時刻情報，センり，高速応答の実現が困難になる場合が発生

サの種別，解像度，観測範囲，周辺車両によしますが，実際には車両の状態（車両の速度・る遮蔽状況といったメタ情報に基づき，デー移動方向・時間帯など）ごとに高速応答の必タ収集の優先順位を判断する技術を開発しま

要性が異なります．そこで，車両の状態に応した．これにより，観測範囲の重複が少ない

じて，応答処理を実行するサーバを動的に変データを効率良く収集することや，通信回線更することで，限られたサーバリソースを有と分析基盤の負荷状況に応じて収集量を調節

効利用しつつ，必要な車両に確実に高速応答することが可能となります．

ができるようアプリを動的に分散配置するこ（３） 高速時空間データ管理技術とが本技術のねらいです．これにより，大量大量の車両データを瞬時に格納し，特定の車両を収容し，大量のデータの収集・応答の範囲（時間・空間）で高速に検索可能とが可能となる，限られた分散コンピューティする技術です．具体的には，自動車やスマーングリソースの効率的な利用を実現します．

トフォンなどの動くモノが生成する時刻情（５） 渋滞車列検知技術

報・位置情報を独自方式で 1 次元データと車載カメラが撮影する動画データや走行して管理し，特定時間範囲内かつ特定の空データを収集・分析して，レーン単位の渋滞間範囲内に存在した車両の検索や，道路や車列を検知する技術です．周辺レーンを走行駐車場などの複雑な形状の空間検索を高速する車両の相対位置関係から車列を検知しま

2020.11

特集す．さらに車列の先頭・末尾車両の位置を把握し，周辺情報と組み合わせることで，原因■参考文献（1） https://www.ntt.co.jp/news2017/1703/170327a.htmlの 推 測 も 可 能 と な り ま す． 現 在，VICS（Vehicle Information and Communica­tion
System）や地図アプリ等で道路単位の渋滞情報は取得可能ですが，本技術が実用化・普及すれば，より細やかな渋滞情報の把握が可能となります．なお，前述の「路上表示物位置推定技術」と同様，安価なドライブレコーダーによる映像から検知可能です．

ま と め
自動車業界では今まさに100年に一度の変革期にあたるといわれており，ここ数年で自動車を取り巻く環境は大きく変化しています．その中でも，コネクティッドカーが普及することによって，運転者・同乗者やメーカー，保険会社，整備工場などに対して，さまざまなサービスが実現しつつあります．
今後さらに車両ビッグデータをすばやく・大量に・廉価に処理することができれば，既存センサではとらえられない情報の活用や，より迅速で確実なサービスの実現によって，利便性や効率性が向上するだけではなく，来るべき自動運転時代に向けた安心と安全をもたらすことが期待できます．トヨタと NTTグループとの協業成果が少しでも寄与できるよう，さらなる研究開発および技術確立に取り組んでいきます．

（上段左から）磯村  淳 / 松尾  和哉 /横畑  夕貴（下段左から）平林  義和 / 小泉  敦

クルマのデータを活用することによって，事故や渋滞といった社会が直面している課題の解決をめざし，トヨタと NTT グループの協業を通して，さまざまな技術の開発や検証に取り組んでいます．

◆問い合わせ先NTT 研究企画部門
プロデュース担当（モビリティプロデュース）
E-mail contact_mobilityp hco.ntt.co.jp

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