～トヨタ自動車×NTTグループ～

次世代コネクティッドカーICT基盤の開発
Development of next generation connected car ICT Platform© 2022 NTT DATA Corporation

アジェンダ
１．自己紹介
２．トヨタ自動車×NTTグループ
３．技術開発と実証実験のプロセス
４．ユースケース検証
５．インフラ基盤検証
６．まとめと今後の展望© 2022 NTT DATA Corporation

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自己紹介
みなさま、はじめまして。

© 2022 NTT DATA Corporation3自己紹介 #01
千葉 祐（ちば ゆう）
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 モビリティサービス統括部 部長【経歴】•

東北大学大学院卒業後、新卒でNTTDに入社。入社当初はR&D部門にて金融系勘定システムのオープン化の技術開発プロジェクトに参画。

•

その後、金融系システムのSE、クラウドサービスの企画立ち上げ、DCサービスの企画営業、広報部での全社ブランディングを担当。

•

2018年からトヨタ-NTTのコネクティッドカー協業プロジェクトにおける開発責任者としてコネクティッドカーに関わるR&Dに従事。
【趣味】
ランニング、ゴルフ、お酒© 2022 NTT DATA Corporation402
トヨタ自動車×NTTグループ
そもそも、なぜトヨタ自動車とNTTグループが？

コネクティッドカーICT基盤の共同研究開発に至った経緯や狙いについてご説明します。

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5トヨタ自動車×NTTグループ #01

コネクティッドカーとはデータ分析・活用基盤
車両ビッグデータ

データ蓄積・処理基盤

クラウド

通信・エッジコンピューティング

OTA（ソフトウェアアップデート）© 2022 NTT DATA Corporation

6トヨタ自動車×NTTグループ #02

コネクティッドカーの持つデータの可能性

クルマが社会のセンサーとなり、社会課題解決や新たな価値提供に役立つ可能性

新たなモビリティサービス

◼ カーシェア／ライドシェア◼ 遠隔車両診断サービス◼ テレマティクス保険

社会課題の解決◼ 安全な移動（事故、渋滞ゼロ）◼ カーボンニュートラルへの貢献◼ 災害被害軽減への貢献© 2022 NTT DATA Corporation

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トヨタ自動車×NTTグループ #03

扱うデータ量の増大

EB

台あたりデータ転送量の遷移

コネクティッドカー総台数の遷移

コネクティッドカー総データ転送量

EBクラスのデータに対応した基盤・データハンドリングが必要
膨大なデータを、適切なタイミングで適切なところで、適切に処理し続けることが課題© 2022 NTT DATA Corporation

8トヨタ自動車×NTTグループ #04

コネクティッドカーの難しさ

クルマやクルマIoTの特徴考慮すべき事項

台当たりのデータ量が多い

大容量のデータ処理

開発期間・ライフサイクルが長い

時代進化に応じたデータ種類増加

高速移動

高速移動で変化するデータの流れ

位置に依存した
リアルタイムサービスが多い

位置に応じたデータの収集・処理と通知のリアルタイムな実現

モバイル網を使った通信

常時接続が保証されない環境下でのデータ通信＋
台数はゆっくりと増大© 2022 NTT DATA Corporation

9トヨタ自動車×NTTグループ #05

共同研究開発への両社の想い

ICTに関するCapabilityの高さ

コネクティッドカーの規模

大規模インフラと運用の実績

車両データ活用の実績

通信標準化の活動実績

自動車標準化の活動実績

スマートモビリティ社会を現実のものにするため、業界のリーディングカンパニー同士が手を携えて、様々な課題解決やそれらに必要な技術の研究開発に取り組む© 2022 NTT DATA Corporation

10トヨタ自動車×NTTグループ #06

NTTデータの役割

データ処理・蓄積基盤

社会インフラを構築してきた技術を活用し、CANデータ等の大量なデータを収集・蓄積、ダイナミックマップ等の大容量データを配信できる基盤に応用できる必要な技術を創出する

データ分析基盤

高度なデータ分析技術やコンサルノウハウ、大量のデータ分析処理シス
テムの開発実績を活用し、課題やゴールを明らかにしながら実データを用いて分析モデルの構築や分析基盤技術を創出する

ＩｏＴ
Network/Datacenter

グローバルなネットワーク(NFV含)やデータセンタの構築・運用技術、モバイルや他キャリア間接続等のノウハウを活用し、グローバル展開の際のネットワークトポロジーやデータセンタの最適配置などをデザインしていく

５Ｇ

次世代の移動通信システム「5G」の標準化牽引ならびに高度な研究・技術開発の実績を活用し、クルマのユースケースにおける最適な移動通信システムのあり方の検討や接続検証を通じて、5Gの自動車向けの標準化を推進する

Edge Computing

エッジコンピューティングの研究開発及び国際標準化活動のノウハウを活用し、クルマにおけるアプリケーションの分散技術等を評価しながら、エッジの適用性を検証していく© 2022 NTT DATA Corporation

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03
技術開発と実証実験のプロセスどのような進め方をしているのか？

自動車業界、通信業界と全く異なる業種の二社がどのようなプロセスで協業しているのか説明します。

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技術開発と実証実験のプロセス #01

この取り組みで扱うデータ

コネクティッドカーICT基盤
データの活用
車両データ

センサデータダイナミックマップ

動画像データ

車両データ（CANデータ）

動画像データ
通知データ(例)
位置データ（GPS） (例)
速度データ etc…
事故通知、障害物通知
渋滞予測通知 etc…

(例)
車両位置情報、渋滞情報
ダイナミックマップ

分析データ

センサデータ
依頼データ(例)
カメラデータ (例)etc…
動画像データ収集依頼(例)
LiDARデータ
ミリ波レーダ etc…

更新データ
(例)
地図データ
ソフトウェア更新データ
etc…

センサーデータ収集依頼 etc…
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技術開発と実証実験のプロセス #02

協業活動の取り組みと実証実験
技術検討WG

実車検証（実証実験）■ ―■――■
■
■―――
■
■■ ――
■ ―

●

●

●

テストデータ・課題深堀
・技術選定
・アーキ検討・設計・実装
・評価

サイクル

画像処理

ダイナミックマップ

CAN処理

配信・通知

受信アノテーション
NWエッジ

リアルデータ© 2022 NTT DATA Corporation

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技術開発と実証実験のプロセス #03

技術開発の目標設定

検証分類

ユースケース

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ー側に収集、処理し、再度配信するEnd-2-End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

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

10cm

精度

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技術開発と実証実験のプロセス #04

コネクティッドカーデータの活用ユースケース

データ収集（車両から）コネクティッドカー活用ユースケース

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

周辺監視データ
・動画像/センサーデータ

データ処理
データ統合

データ収集（外部から）③渋滞検知/原因特定

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© 2022 NTT DATA Corporation

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技術開発と実証実験のプロセス #05

実証実験におけるシステムアーキテクチャ
NWエッジ
状態
管理

通信機器

CANデータ処理

受信・アノテーション

CANストリーム
アノテーション
処理

CANバッチ

経路
制御

Connected Car

画像データ処理
画像ストリームキュー

ダイナミックマップ
時空間データ処理

ダイナミックマップ

キュー
画像バッチ

通信機器

静的地図

配信・通知

Connected Car

配信管理

4G/5G網コネクティッドカーICT基盤© 2022 NTT DATA Corporation

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技術開発と実証実験のプロセス #06

東京お台場地域で実証実験（2018~2020）

取り組み概要FY2018UC検証

FY2019FY2020分散エッジ
車両選択

アプリ動的配置

UC①：車載カメラ映像解析による静的地図生成

画像推論
時空間データ処理
UC②：V-SLAM技術を使った障害物検知

位置推定
ストリーム処理UC③:車両データからの渋滞検知/原因特定

車速推定
習慣度算出

＋
基盤負荷検証
500万台規模の車両規模を想定した大規模基盤における分散処理技術、クラウド・通信インフラ技術の評価・課題抽出のための基盤負荷検証

性能検証© 2022 NTT DATA Corporation18

04
ユースケース検証
3つのユースケース検証の中身は？

実際に行動を走るコネクティッドカーからデータを収集して、検証を行いました。

© 2022 NTT DATA Corporation19

ユースケース検証 #01

ユースケース検証①：静的地図生成
オペレーター
受信・アノテーション

CANデータ処理

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

地図化
処理

①

画像データ処理

④
キュー

⑥

③

位置推定処理⑦

画像収集対象エリア配信・通知②

画像収集エリア通知

静的地図

ダイナミックマップ

静的地図生成のアーキテクチャ概要と処理の流れ© 2022 NTT DATA Corporation20

ユースケース検証 #02

ユースケース検証①：静的地図生成

車載カメラの動画データ

緑丸：１週目のデータ

赤丸：２週目のデータ

位置推定＆地図化カメラ

信号機の地図データ生成の例© 2022 NTT DATA Corporation21

ユースケース検証 #03

ユースケース検証②：障害物検知/後続車への通知

位置推定

センタ

推論処理

非同期

Axispot
高速時空間エンジン

エッジ垂直分散技術

エッジ

同期

詳細通知

障害物情報

初回通知
(障害物通知)車両選択アルゴリズム

車両位置/画角を用いた車両選択

車両位置初回通知
詳細通知！

車両
障害物

障害物

障害物

障害物検知のアーキテクチャ概要と導入技術© 2022 NTT DATA Corporation22

ユースケース検証 #04

ユースケース検証②：障害物検知/後続車への通知
約15秒～20秒
FY2018
物体検知/送信物体登録/車両通知

表示

約7～９秒
FY2019物体検知/送信画像認識/物体登録
位置推定

表示
再登録

表示

約5秒
FY2020

物体検知/送信

画像認識/物体登録
位置推定：車での処理表示
再登録：センターでの処理
表示：NWエッジでの処理

障害物検知から後続車通知までの処理時間© 2022 NTT DATA Corporation23

ユースケース検証 #05

ユースケース検証③：渋滞検知/原因特定【STEP3】【STEP1】【STEP2】

渋滞の候補地点を絞込み画像を用いて渋滞原因等を特定する

渋滞情報が必要な車両にだけ通知

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

障害物

CANデータ送信

データ収集依頼受信

渋滞情報通知までの処理フロー© 2022 NTT DATA Corporation24

ユースケース検証 #06

ユースケース検証③：渋滞検知/原因特定【STEP1】【STEP2】【STEP3】

メッシュ集計

習慣度算出

レーン集計

メッシュ単位の集計処理

習慣度による定常渋滞判断

レーン単位の集計処理

時空間集計技術

習慣度算出技術

ポリゴン検索技術

渋滞検知処理の処理ステップ© 2022 NTT DATA Corporation25

05
インフラ基盤検証
大規模コネクティッドカー社会への対応。

500万台を超える大量車両が同時接続される想定での大規模インフラ技術検証を実施しました。

© 2022 NTT DATA Corporation

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インフラ基盤検証 #01

実証実験アーキテクチャ

基盤検証では、コネクティッドカー向けICT基盤のアーキテクチャにおける主となる5つのコンポーネントについて基盤性能等を検証する
NWエッジ

受信・アノテーション

CANストリーム

通信機器

Connected Car

状態
管理
経路制御

アノテーション
処理

ダイナミックマップ

CANデータ処理
ストア

CANバッチ

時空間データ処理

画像データ処理キュー

画像ストリームストア

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

静的地図

配信管理

Connected Car

4G/5G網実証実験全体のシステム構成© 2022 NTT DATA Corporation27

インフラ基盤検証 #02

コネクティッドカーICT基盤を支える処理コンポーネント

基盤検証では、コネクティッドカー向けICT基盤のアーキテクチャにおける主となる5つのコンポーネントについて基盤性能等を検証する
受信・アノテーション

500万台走行ピーク、送信間隔10秒以下の条件で、CAN・動画データの収集基盤における限界負荷の測定を行う。

CANデータ処理500万台走行ピーク条件で、CANデータをストリーム処理し、ダイナミックマップDBに高速格納可能か検証する。位置データは、マイクロバッチ処理による集計で、性能傾向を把握する。

画像データ処理車両から送信された動画に対するストリーム処理、および、画像ストアに蓄積された大量の画像に対するバッチ処理において、画像処理基盤の限界点を検証する。

配信・通知

車両への動画収集依頼通知およびデータ配信における、対象車両の検索・選択する処理の性能検証を行う。

NWエッジ

複数のNW機能を持たせた基盤システム（NWエッジ）によって、車両の移動やエッジ拠点の局所的な負荷集中等に対応するデータフロー制御を実現できるか、機能及び性能検証を行う。

© 2022 NTT DATA Corporation28

インフラ基盤検証 #03

受信・アノテーション基盤

500万台走行ピーク/送信間隔10秒以下の条件にて、受信・アノテーション・キュー基盤における限界負荷の測定を行います
CANストリーム

画像ストリーム

画像バッチ

受信・アノテーション
動画
キュー

CAN
キュー

デバイスシャドウ
アノテーション情報取得
車両位置情報

電文受信

ジェネレータ

CAN送信

動画送信

© 2022 NTT DATA Corporation29

インフラ基盤検証 #04

CANデータ処理基盤

CANデータ処理基盤について、処理方式ごと（ストリーム処理、マイクロバッチ処理）に性能測定を行います
CANデータ処理

高スループット・準リアルタイム処理

CANマイクロバッチ

渋滞候補
キュー

リアルタイム処理
ジェネレータ

CAN送信

CAN
キュー

CANストリーム

車両位置情報© 2022 NTT DATA Corporation30

インフラ基盤検証 #05

画像データ処理基盤

車両から送信される動画に対する基盤側の処理について、処理方式ごと（ストリーム処理、マイクロバッチ処理、バッチ処理）に性能測定を行います
画像データ処理大容量データ処理

リアルタイム・準リアルタイム処理
画像ストリーム(静的地図生成)

動画キュー

画像ストア

画像ストリーム(障害物検知)
配信・通知

画像バッチ
(静的地図生成)静的地図

画像マイクロバッチ(渋滞検知)

ジェネレータ

画像送信© 2022 NTT DATA Corporation31

インフラ基盤検証 #06

配信・通知基盤

障害物検知において、データ収集のトラフィック削減のために車両と障害物の位置関係等の情報を用いて収集依頼の通知対象を絞り込み、処理性能を見極めます
NWエッジ

配信・通知

エリア選択

動画
エリア通知

障害物が撮影範囲外

車両位置情報

カメラ
スペック低
最適条件
障害物

障害物に近すぎ収集対象車両の絞込み

絞込み時の性能評価イメージ© 2022 NTT DATA Corporation32

インフラ基盤検証 #07

NWエッジ基盤

拠点が広域に分散するコネクティッドカーICT基盤で、車両とアプリケーション群の間に複数のネットワーク機能を持たせたNWエッジ基盤を構築し、データフロー最適化を検証します
エッジ

エッジ
d.アプリ側は機能開発に集中

センタ
センタ

エッジ

c.遅延や負荷情報をもとにデータ単位で選択し、送信a.送受信のゲートウェイとなることでNWの複雑さを隠蔽

NWエッジ
b.各アプリケーションに対して単一APIエンドポイントでデータを受信© 2022 NTT DATA Corporation

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インフラ基盤検証 #08

実証実験アーキテクチャ

車両から各DC拠点/アプリケーションサーバへの最適な経路制御と、メトリクスを活用したロードバランシング、拠点が分散する環境下でのメッセージ送達を実現します
NWエッジ
ロードバランシング
ジェネレータ

経路制御

Wi-Fi
LTE / 5G

地図生成

障害物検知

広域分散メッセージキュー
ジェネレータ© 2022 NTT DATA Corporation34

06
まとめと今後の展望
3年間の実証実験の集大成です。

技術開発と実証実験のサイクルにて得られた検証結果を社外に公開する共に新たなテーマへ取り組みを開始しました。

© 2022 NTT DATA Corporation

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まとめと今後の展望 #01

実証実験のまとめ検証分類

ユースケース基盤

FY2018

アーキテクチャ

静的地図生成FY2020

渋滞原因特定ｑ 5百万台リアルタイム性

十数秒

数千万台

目標値

系として動作

障害物検知

接続車両数
（データ量）

ー

3000万台

5秒

7秒(シミュレーション評価)(背景負荷なし)

精度

FY2019十数m(V-SLAM)

7秒(背景負荷あり、最速)

数m(ランドマーク活用)(背景負荷あり、平均)

数十cm

10cm

(IMU活用)© 2022 NTT DATA Corporation36

まとめと今後の展望 #02

今後の展望

コア技術開発Tech⚫ データの効率的な収集、活用⚫ 分散型学習開発、適用

次世代の基盤づくり

Cloud⚫ 次世代のアーキテクチャ検討⚫ エッジコンピューティングの実現

大きな社会変化が起きている今、我々だけでは実現できない© 2022 NTT DATA Corporation37

まとめと今後の展望 #03

トヨタ自動車×NTTグループ共同のホワイトペーパー「コネクティッドカー向けICT基盤に関する技術資料」（日本語、英語）

https://group.ntt/jp/topics/2021/11/29/techdoc_rel_ntt_toyota.html© 2022 NTT DATA Corporation38