「DIVP 空間伝搬モデル ～センサーモデルを活かす空間伝搬モデルとその使い方～」発表者プロフィール◼ 渡邉 龍雄◼ tatsuo.watanabe@biprogy.com

CAD/CAM/CAEプリの形状処理機能のアルゴリズム研究・開発に従事、DIVPでは電磁波の伝搬をシミュレートする空間描画処理の開発に従事しております。

背景 ◼ ADASの安全性評価のためには、精緻なシミュレーションが重要になると考えている/◼ DIVPシミュレーションの根幹を為す空間描画処理の概目的 要について紹介する◼ DIVP空間描画の主要要素である以下の4項目について紹介する◼ 2004年 日本ユニシス（現BIPROGY)入社
CAD/CAM/CAEプリシステムの開発に従事

経歴◼ 2019年 DIVPプロジェクトに参画

空間描画処理の開発を担当

1

骨子◼ ３Dモデル
◼ 反射
◼ 光源
◼ 伝搬

Driving Intelligence Validation Platform
DIVP 空間伝搬モデル～センサーモデルを活かす空間伝搬モデルとその使い方～
Weather Forecast

2024-4-22 BIPROGY
AD* safety Assurance

For Validation & Verification Methodology*AD : Automated driving

以降のセッションは、DIVPの機能構成に対応した技術紹介・活用事例紹介となっている
DIVP機能構造とセッション位置づけ

セッション

センサモデルを活かす空間伝搬モデルとその使い方

DIVP反射物性の重要性→ASAM OpenMATERIAL®標準化への反映

Radarの必要性と、最近の進化

コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介

シナリオ

環境モデル

空間描画モデル

DIVP
機能構成

アセット

お台場
シナリオ
ALKS
Cut-In/Out

センサシステムモデル
知覚モデル
認識モデル

光・電波レイトレース

カメラ
ミリ波
LiDAR

コンクリート
シナリオ：

天候
プラットフォーム

3

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

ADシステムDIVP シミュレータ

SDMG
サンプル

センサ認識弱点評価

認識アルゴリズム

Fusion,Planning,Controller,
Vehicleセンサ出力を精緻に再現するために、センサ検出原理、使用電磁波帯域における物理現象を、原理原則に基づきモデルモデリングし、実車試験結果との突合せによる一致性検証を実施
DIVPの空間描画モデリング

本日のテーマ4

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

5

1３Dモデル

2

反射3

光源

4

伝搬

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

基本的なモデルとして乗用車、二輪車、歩行者、交通標識関係のほか、特殊車両、動物といった特殊な形状のモデル化を実施
３Dモデル

6

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

基本的なモデルとして乗用車、二輪車、歩行者、交通標識関係のほか、特殊車両、動物といった特殊な形状のモデル化を実施
マップ

7

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

基本的なモデルとして乗用車、二輪車、歩行者、交通標識関係のほか、特殊車両、動物といった特殊な形状のモデル化を実施
アクター

8

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

基本的なモデルとして乗用車、二輪車、歩行者、交通標識関係のほか、特殊車両、動物といった特殊な形状のモデル化を実施
アクター

9

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

基本的なモデルとして乗用車、二輪車、歩行者、交通標識関係のほか、特殊車両、動物といった特殊な形状のモデル化を実施

10

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

基本的なモデルとして乗用車、二輪車、歩行者、交通標識関係のほか、特殊車両、動物といった特殊な形状のモデル化を実施

11

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

基本的なモデルとして乗用車、二輪車、歩行者、交通標識関係のほか、特殊車両、動物といった特殊な形状のモデル化を実施

12

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

基本的なモデルとして乗用車、二輪車、歩行者、交通標識関係のほか、特殊車両、動物といった特殊な形状のモデル化を実施

13

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

14

1３Dモデル

2

反射3

光源

4

伝搬

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

反射率
双方向反射率分布関数（BRDF）

反射表面上の点𝑥に方向𝜔𝑖 から光が入射したとき、方向𝜔𝑟 へどれだけの光が出射するかを表す関数（単位は1/sr）

𝑓𝑟 𝑥, 𝜔𝑖 , 𝜔𝑟𝑑𝐿𝑟 𝑥, 𝜔𝑟=𝑑𝐸𝑖 𝑥, 𝜔𝑖𝑑𝐿𝑟 𝑥, 𝜔𝑟=𝐿𝑖 𝑥, 𝜔𝑖 𝜔𝑖 ∙ 𝑛 𝑑𝜔𝑖
出典： Wikipedia

15

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【高レベルの一致性を保証する計測技術】
各プロパティモデルは，DIVP®の高度な計測技術により、実現象と一致性が高レベルで保証されている
可視光・赤外光の測定系

測定条件◼ 測定波長：360-1000nm◼ 測定角度：光源 0度～90度◼ 受光 0度～±180度◼ 光源/受光間角度 ＞10度

測定風景

◼ 光源/受光一体型の光プローブで再帰反射を直接計測
光源

受光部

再帰反射

測定
手法

DUT

◼ 光源及び受光部を回転させて拡散反射/透過を計測
光源
拡散反射
拡散透過

DUT

受光部

16

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【高レベルの一致性を保証する計測技術】
測定系を設計・試作し計測を実施、センサ一致性検証に十分な測定精度を達成
可視光・赤外光の測定系
角度特性測定結果イメージ
測定条件◼ 測定波長：360-1000nm◼ 測定角度：光源 0度～90度◼ 受光 0度～±180度◼ 光源/受光間角度 ＞10度
◼ 光源/受光一体型の光プローブで再帰反射を直接計測
光源

送受一体プローブ

受光部

再帰反射

送受一体プローブにより測定困難であった
再帰反射を計測可能とした

受光部

再帰反射

測定
手法

測定結果

DUT

◼ 光源及び受光部を回転させて拡散反射/透過を計測

産総研測定データ

光源
拡散反射
拡散透過

75%拡散反射板
25%拡散反射板

DUT

受光部

17

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

構築した測定系による測定データ

反射特性へのLiDAR要求測定精度±5%以下を達成

環境モデル構築にあたり、従来Simに見られる理論式によるモデリング手法に対し、実験計測による補間処理を行うことにより、一致性の高い反射特性を備えた環境モデリングを実現
ミリ波の反射率データ作成の取り組み
実験による特性計測

計測結果に基づく理論式の補間処理

伝送モデル
反射材料
(er, mr)

表面粗さ計測反射特性計測補間処理
入射方向

材料の反射特性だけでなく、表面・材質特性を測定
理論式に基いて、補間処理して反射データを作成
18

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

入射方向

透過19

1３Dモデル

2

反射3光源

4伝搬

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

光源については実測ベースの天空光輝度特性、ヘッドランプの配光特性を利用
光源モデル
太陽光・天空光シミュレーション
任意の場所、時間の太陽の可視光・赤外光の輝度を表現（実測を基にした精緻なシミュレーション）

ランプ特性の計測
車両のヘッドランプやテールランプの配光特性を測定
プリウステールランプの配光特性データ実測したプリウステールランプ

20

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

いつでも、地球上のどこでも、どの方向でも、どの波長でも、高精度の太陽光線のシミュレーションが可能

21

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

実際の太陽光の動きをシミュレートにより、実環境と同等の光の再現が可能に
天空光シミュレーション
晴れ 07:00 → 17:00

22

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

曇り 07:00 → 17:00

23

1３Dモデル

2反射3光源4伝搬

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

レイトレーシングにより可視光の伝搬経路算出。求まった経路を元にレンダリング方程式を解くことで、受信光強度を求める。
カメラの空間伝搬モデル
カメラ空間モデル 再現のポイント

Camera光源

対象となる物標周辺構造物◼ 他のセンサ同様にレイトレース法を用いて可視光伝搬を再現する◼ 計測した散乱と鏡面の反射率を利用することで強度を再現。
◼ レンズによる影響も再現する◼ 可視光の光源、空間伝搬・対象物体上の反射の再現◼ レンダリング方程式を用いて、受信光強度の計算を行う。
𝐿𝑜 𝑥, 𝜔0= 𝐿𝑒 𝑥, 𝜔0 + න 𝑓𝑟 𝑥, 𝜔𝑖 , 𝜔0 𝐿𝑖 𝑥, 𝜔𝑖 𝜔𝑖 ∙ 𝑛 𝑑𝜔𝑖
ℋ2路面

24

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

𝐿0 : 出射放射輝度
𝐿𝑖 : 入射放射輝度
𝑓𝑟 : BRDF
𝜔0 : 反射方向
𝜔𝑖 ：入射方向
𝑛: 法線

レイトレーシングにより赤外光の伝搬経路算出。求まった経路を元にLiDAR方程式を解くことで、受信光強度を求める。
LiDARの空間伝搬モデル
路上物体

LiDAR空間モデル 再現のポイント◼ 他のセンサ同様にレイトレース法を用いて赤外光伝搬を再現する◼ 計測した再帰と鏡面の反射率を利用することで強度を再現。
鏡面波◼ 赤外光の空間伝搬・対象物体上の反射の再現◼ LiDAR方程式を用いて、受信光強度の計算を行う。

ターゲット
反射波（再帰）送信波

25

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

𝜌 𝐴𝑅𝑋
𝑃𝑟 𝑅 =𝑃𝑡2𝜋 𝑅

𝑃𝑟 : 受信光強度
𝑃𝑡 : 送信光強度
𝐴𝑅𝑋 : 受光面積
𝜌: 反射率レイトレーシングにより電波の伝搬経路算出。求まった経路を元にレーダー方程式を解くことで、受信電波を求める。
レーダの空間伝搬モデル
路上物体

レーダ空間モデル 再現のポイント◼ 他のセンサ同様にレイトレース法を用いて電波伝搬を再現する◼ 計測した散乱と鏡面の反射率を利用することで強度を再現。位相回転、偏波回転も計測データを元に再現する◼ 車両ホイールや歩行中の人などによるマイクロドップラーも再現す
る

鏡面波

散乱波

鏡面波

◼ ミリ波の電波源、空間伝搬・対象物体上の反射の再現◼ レーダ方程式を用いて、受信電力の計算を行う。

ターゲット
散乱波
Rx

𝑃𝑡 𝐺𝑡 𝐺𝑟 𝜆2 𝜎𝑃𝑟 =4𝜋 3 𝑅4

送信波
Tx

26

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

𝑃𝑟 : 受信電力
𝑃𝑡 : 送信電力
𝐺𝑡 : 送信アンテナ利得
𝐺𝑟 : 受信アンテナ利得
λ：波長σ: RCS値
R: 物標とレーダとの距離精緻な伝搬処理に加えて、雨・霧・雪などの自然現象の再現の取り組んでいる
雨・霧・雪の再現

雨

27

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

霧雪降雨実験データのないケースや降雪処理のために、粒径分布モデルを導入
粒径分布モデルの導入
測定

ディストロメーター

粒数分布使用処理
粒数分布
Rain Drop
Distribution

カメラ
フロントガラス
雨滴付着処理
カメラ
降雨処理

変換

カメラ
降雪処理

LiDAR
降雪偽点処理LiDAR
降雪減衰処理

LiDAR
霧偽点処理

LiDAR
霧減衰処理

Radar
降雨偽点処理Radar
降雨減衰処理Radar
降雪減衰処理Radar
降雪減衰処理粒径分布使用処理
LiDAR
降雨偽点処理【追加】

カメラ
フロントガラス
雪付着処理

粒径分布
粒径分布モデル28

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

Particle Size
Distribution

LiDAR
降雨減衰処理様々な粒径分布モデルを導入することで、測定データのない降雨量にも対応可能に。
粒径分布モデルある降水量の環境において、自然界の雨を長期間観測して統計的にモデル化したもの。
【降雨】
モデル名

Laws-Parsons

Marshall Palmer

Joss-Drizzle

Joss-Thunderstorm

文献[1],[2]

[3]

[4]

[4]

式

𝑁𝐷 = 𝑁0 𝐷2.93 𝑒 −Λ𝐷
𝑁0 = 1.98 ∗ 104 𝑅−0.384
Λ = 5.38𝑅−0.186

𝑁𝐷 = 𝑁0 𝑒 −Λ𝐷
𝑁0 = 8 ∗ 103
Λ = 4.1𝑅−0.21

𝑁𝐷 = 𝑁0 𝑒 −Λ𝐷
𝑁0 = 3 ∗ 104
Λ = 5.7𝑅−0.21

𝑁𝐷 = 𝑁0 𝑒 −Λ𝐷
𝑁0 = 1.4 ∗ 103
Λ = 3.0𝑅−0.21

【降雪】
モデル名

【霧】
モデル名

Gunn MarshallSekhon Srivastava

文献

[5]

[6]

文献

式𝑁𝐷 = 𝑁0 𝑒 −Λ𝐷
𝑁0 = 7.6 ∗ 103 𝑅−0.87
Λ = 2.55𝑅−0.48

𝑁𝐷 = 𝑁0 𝑒 −Λ𝐷
𝑁0 = 5.0 ∗ 103 𝑅−0.94
Λ = 2.29𝑅−0.45

式

Deimendjian[7]
𝑁𝐷 =𝛼+1𝛾𝜌𝑏 𝛾

Γ𝛼+1𝛾

𝐷 𝛼 −𝑏 𝐷 𝛾𝑒 22[1] R. G. Medhurst, “Rainfall attenuation of centimeter waves: Comparison of theory and measurement,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. AP-13, pp. 550-564, July 1965.
[2] J. 0. Laws and D. A. Parsons, ‘The relation of raindrop-size to intensity,” Trans. Amer, Geophys. Union, vol. 24, pp. 452-460, 1943
[3] J. S. Marshall and W. McK. Palmer, “The distribution of raindrops with size,” J. Meteor., vol. 5, pp. 165-166, Aug. 1948.
[4] J. Joss, J. C. Thams, and A. Waldvogel, “The variation of raindrop size distributions at Locarno,” in Proc. Int. Con5 Cloud Physics, pp. 369-373,1968.
[5] Gunn, K. L. S. and Marshall, J. S.: The Distribution with Size of Aggregate Snowflakes, J. Meteorol., 15, 453–455, 1957.
[6] Sekhon, R. S. and Srivastava, R. C.: Snow size spectra and radar reflectivity, J. Meteorol., 27(2), 299–307, 1970.
[7] Isaac, K. I., McArthur, B., and Korevaar, E.: Comparison of laser beam propagation at 785 nm and 1550 nm in fog and haze for optical wireless communications, Proc. SPIE Vol. 4214, Optical Wireless Communications III, pp.
26–37, 2001.

29

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【カメラ】 降雨とフロントガラス面降雨付着の再現
カメラ降雨処理実行結果例

30

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【カメラ】 霧の再現
カメラ霧処理実行結果例

31

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【カメラ】 降雪とフロントガラス面降雪付着の再現
カメラ降雪処理実行結果例

32

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【LiDAR】 降雪偽点と降雪減衰の再現LiDAR降雪処理実行結果例
２種類の粒径分布で、降雪偽点が発生することを確認。
一致性検証は未実施のため、検証実験の実施を検討中。
Gunn Marshall33

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

Sekhon Srivastava【LiDAR】 霧偽点と霧減衰の再現
霧タイプと実行例

Haze(Coast)

Strong advection fog

Strong spray

Fog of type “Chu/Hogg”

霧タイプ

数種類の霧のタイプを実装。
霧の密度や粒子の大きさによって、偽点が発生したりしなかったりすことを確認。
一致性検証は未実施のため、検証実験の実施を検討中。

34

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【Radar】 降雨偽点と降雨減衰の再現
Radar降雨処理実行結果例
実測と類似した結果が得られることを確認。
実測結果

シミュレーション結果

降雨偽点

35

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【Radar】 降雪偽点と降雪減衰の再現
Radar降雪処理実行結果例
２種類の粒径分布で、降雪偽点が発生することを確認。
一致性検証は未実施のため、検証実験の実施を検討中。
Gunn MarshallSekhon Srivastava

降雪偽点

36

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

降雪偽点

END
Tokyo Odaiba → Virtual Commuity Groud37

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22