「コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介」
発表者プロフィール◼ 竹田 和司◼ ktakeda@mpcnet.co.jp
当社は、フライトシミュレータと航法装置の設計・製造会社として1962年に発足。現在では、シミュレーションシステム、航空・宇宙機器、パーキングシステムの3事業を中心に社会に貢献

背景/目的◼ 2018年 DIVPプロジェクトに参画
アセット、シナリオ開発のリーダを担当

1◼ 自動運転技術の安全性評価に向け、さまざまな環境条件の「コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介」◼ シナリオについて◼ 2000年 三菱プレシジョン株式会社入社

経歴

意図的に設定することは非常に困難です。

シナリオを提供することに取り組んでいます。

入社してから主にコンピュータグラフィックスにおけるアセットの作成から制御、表示などの研究に従事しております。当社の得意なアセットやツール開発にてDIVP®プロジェクトの研究を下支えしております。

主に訓練用シミュレータ向けの実時間コンピュータグラフィックスの研究に従事◼ 公道での実車による実証実験では、全ての走行環境条件を

骨子◼ DIVPとSDMGの基本説明◼ Team1におけるコンクリートシナリオの生成方法◼ 神奈川工科大学での事例紹介◼ 今後

Driving Intelligence Validation Platform- コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介 第１回_DIVP技術セミナー
Weather Forecast
AD* safety Assurance

For Validation & Verification Methodology*AD : Automated driving

2024-4-22

「コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介」セッションの位置付け
DIVP機能構造と本セッションの位置づけ

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コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介◼ シナリオについて◼ DIVPとSDMGの基本説明◼ Team1におけるコンクリートシナリオの生成方法◼ 神奈川工科大学での事例紹介◼ 今後

4

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介◼ シナリオについて◼ DIVPとSDMGの基本説明◼ Team1におけるコンクリートシナリオの生成方法◼ 神奈川工科大学での事例紹介◼ 今後

5

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

シナリオについて
自動運転システムのテストと検証のためのシナリオ

走行環境モデルのLayer■シナリオベースのアプローチでは3つのレイヤー✓ Functionalシナリオ✓ Logicalシナリオ✓ Concreteシナリオ
Functionalシナリオ• 抽象化したシナリオ

Logicalシナリオ• 選択できる値の範囲を提供するシナリオ

Layer

60101000
Degital Infomation

Layer

Concreteシナリオ

シナリオ• 特定の状況や条件を具体的に指定したシナリオ

5
Environmental conditions

Layer

4
Moving objects

Layer■特定の状況や条件を具体的に指定したシナリオ✓ 道路環境✓ 標識、信号機✓ 交通規制状況✓ 車両や歩行者などの動き✓ 天候条件など

3
Temporal modifications and event

環境モデル

Layer

2
Road furniture and Rules

Layer

1
Road layer

6

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介◼ シナリオについて◼ DIVPとSDMGの基本説明◼ Team1におけるコンクリートシナリオの生成方法◼ 神奈川工科大学での事例紹介◼ 今後

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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

精緻なセンサシミュレーションを実行するDIVPのプラットフォームに必要な環境モデルやシナリオを作成、生成するツールとして、SDMG(Space Designed Model Generator)を開発
DIVPにおけるSDMGの位置付け

シナリオ

環境モデル

空間描画モデルアセット
光・電波レイトレース

お台場シナリオ
ALKS
Cut-In/Out

知覚モデル

カメラ
ミリ波
LiDAR認識アルゴリズム

コンクリート
シナリオ：

天候
プラットフォーム

8

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

認識モデル

ADシステムDIVP シミュレータ

SDMG

サンプル

センサシステムモデル

Fusion,Planning,Controller,
VehicleSDMGは、道路環境や標識、信号機などの環境モデルを作成し、その空間に車両や物標を配置する DIVPのシナリオ作成ツール
SDMGの主な機能
シナリオ作成機能

環境モデル作成機能
画面例

画面例

アセット編集機能
アセット形状プレビュー

画面例
マテリアルプレビュー

メッシュ一覧

Camera

Lidar

Rader

Body
Main

Logo_Chrome
Wheel

マテリアル一覧

OK

主な機能

主な機能

主な機能

◼ 任意の道路作成◼ 路面標示、道路標識、建造物等の配置、かすれ白線の設定◼ 国 際 標 準 の OpenDRIVE® デ ー タ の イ ン
ポート及びエクスポート◼ 自車両、他車両、人物等の配置、センサーの配置◼ 各種イベント/条件判定に関する制御設定◼ 国際標準のOpenSCENARIO® データのインポート及びエクスポート◼ GPSやIMUによる走行データのインポート◼ アセットへのマテリアル（反射物性値）の割り当て◼ アセット制御情報の確認◼ アセットの秘匿化

仮想空間上の環境モデルに車両や物標の3Dアセットを配置し、コンクリートシナリオを作成
9CANCEL

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

車両、交通弱者などの物標や地図などの多種多様な3Dアセットを提供
物標アセットと地図アセット

10

乗用車

大型車両（牽引含む）

二輪車・特殊車両

NCAPダミー類

歩行者と所持物

障害物・動物

信号機

交通標識・工事器具

東京臨海副都心（台場・青海）

東京臨海副都心（有明）首都高速道路C1

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

ユーザー様所有の様々なデータを活用できることを念頭に、入出力は国際的な標準フォーマットをサポート
SDMG接続性
ImportSDMG

Export

SimFBXDIVP®
SimOpenStreetMap

環境
モデル

標高データ

DIVP®マテリアル
アセット形状プレビューマテリアルプレビュー

FBX

DIVP®アセット

メッシュ一覧

Camera

Lidar

Rader

Body

他のシミュ
レータ

Main

Logo_Chrome

シナリオ

11

Wheel

マテリアル一覧

OK

走行データ

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

CANCEL

DIVP®シナリオ

コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介◼ シナリオについて◼ DIVPとSDMGの基本説明◼ Team1におけるコンクリートシナリオの生成方法◼ 神奈川工科大学での事例紹介
◼ 今後

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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

安全性評価基盤構築TF Team1では、実事例をユースケースとしたシナリオの特定と安全性評価指標を策定
Team2で実施する2-Stage評価による自動運転安全性評価環境の評価条件として提供
Team1はユースケースを基にシナリオを作成

Team1
ユースケースTeam2
コンクリートシナリオ

シミュレーション

シナリオ

真値Sim

認識性能モデル

ODD

距離・遮蔽率

評価指標

制御・車両モデル

認識結果

車種・色
ターゲット車体色

評価指標・結果

評価対象

衝突回避・衝突余裕など

天候条件

集計
日時・天候クローズドループシミュレーション

安全性評価結果
接触

自車の移動

適切に通過ニアミス

13

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

交差点評価用シナリオを具体化するため、海外既存データや計測データを分析し、交差車のふるまいについて定量的な範囲を定義
交差点を非優先側から安全に通過する性能評価

交差車のふるまいの定義
実交通流データ分析に基づいて定義
独ドローン計測データ

ひたちBRT計測データ ※1※2

安全性評価用シナリオの範囲
自車・交差車のふるまいの組み合わせ
分類

項目値

設定数

自車

進行方向

北上、南下

2

速度[km/h]

0(停車) → 10

1

進行方向

自車基準で左から、右から

2

速度[km/h]40, 47, 64

3

距離[m]

PETによって決定-PET[s]6.0 ~ -2.0 (0.5刻み)

17色

白、黒、青、黄緑、赤

5

日時

12月
10:30、13:00、15:40

3

天候

晴れ、曇り、雨3

他車・法定速度/実勢速度の両面の考慮が必要
・85%ile値や最高速度の観点で範囲を検討

14

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

環境Team1において交差点評価シナリオを具体化し、Team2のシミュレーションによって評価される自動運転システムの安全性評価の前提条件を設定
衝突地点通過の安全性評価に関する前提条件例）自車：北上 他車：左から PET:0sec

他車：40～64[km/h]

走行要件の定義→PETに基づくシナリオ

自車：10km/h※妨害の定量的な定義・判断基準は確定していないため、今回の評価では交差車のドライバが妨害と感じやすい水準を暫定的に設定．
15

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

Team1において定義した交差点評価シナリオをTeam2に提供するため、コンクリートシナリオを作成
SDMGを用いたコンクリートシナリオ作成手順
Team1成果の具現化
SDMG

1Concreteシナリオ

Team2
DIVPシミュレータ

3

2

OpenDRIVE

環境モデルの作成

衝突地点通過タイミングシナリオの作成

パラメータ設定

地形アセット車両アセット16

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22シミュレーションによる自動運転システムの安全性評価

安全性評価を実施する仮想空間環境の環境モデルとしてOpenDRIVE、地図アセットを作成①環境モデルの作成
入力

SDMG

環境モデル

OpenStreetMapのデータに対して、レーン数、幅、標高などの情報を追加し、OpenDRIVEデータ作成

OpenDRIVEOpenStreetMap

地図アセット
取材映像作成したOpenDRIVEデータから道路や地面などのアセットを生成
数値標高モデル17

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

建物等の配置/その他調整

自車や他車が一定時間後にマップ上の衝突ポイントを通過するよう設定することにより、衝突地点通過タイミングシナリオを具現化②衝突地点通過タイミングシナリオの作成
入力
OpenDRIVE

SDMG

シナリオ

c.マップ上の衝突ポイント

Logicalシナリオ

地図アセットb.他車の衝突ポイント

b.自車の衝突ポイント
自車がマップ上の衝突ポイントに到達

18

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

他車がマップ上の衝突ポイントに到達

要件定義した自車・交差車のふるまいの組み合わせを満たす多数のパラメータ設定を行うことで、様々なコンクリートシナリオを生成③パラメータ設定
入力

SDMG

出力

Logicalシナリオ

Concreteシナリオ

自車・交差車のふるまいの組み合わせ
分類

項目

値

設定数

自車

進行方向

北上、南下

2

速度[km/h]

0(停車) → 10

1

進行方向

自車基準で左から、右から

2

速度[km/h]40, 47, 64

3

距離[m]

PETによって決定-

衝突地点
通過値[s]

6.0 ~ -2.0 (0.5刻み)

17

色

白、黒、青、黄緑、赤

5

日時

12月
10:30、13:00、15:40

3

天候

晴れ、曇り、雨

3

他車

環境

19

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

計 : 9180シーン

各値を入力
自車・交差車のふるまいの組み合わせをベースとしたLogicalシナリオより、
衝突地点通過値・速度・車両の色・環境等の異なる、計9180シーンを生成

実事例をユースケースとしたシナリオの特定と安全性評価指標の策定
Team2で実施するシミュレーションによる自動運転安全性評価環境の評価条件として提供
コンクリートシナリオを生成し、Team2へ提供

Team1
ユースケースTeam2
コンクリートシナリオ

シミュレーション

シナリオ

真値Sim

認識性能モデル

ODD

距離・遮蔽率

評価指標

制御・車両モデル

認識結果

車種・色
ターゲット車体色

評価指標・結果

評価対象

衝突回避・衝突余裕など

天候条件

集計
日時・
天候

クローズドループシミュレーション

安全性評価結果
接触

自車の移動

適切に通過
ニアミス

20

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介◼ シナリオについて◼ DIVPとSDMGの基本説明◼ Team1におけるコンクリートシナリオの生成方法◼ 神奈川工科大学での事例紹介◼ 今後21

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

将来の多様な開発・評価ニーズに応えるため、演繹的・帰納的なアプローチで評価シナリオを準備それぞれで作成したシナリオを相互に参照することで安全性評価条件を充実
演繹的・帰納的なアプローチによる評価シナリオの準備
論証(Argumentation)目的のプロセス

開発（Development）目的のプロセス

・演繹的アプローチによるシナリオ生成・帰納的アプローチによるシナリオ生成

・各パラメータの組み合わせでコンクリートシナリオを生成・発生した危険事例からコンクリートシナリオを生成
ユースケースとしてシナリオ化

評価者のニーズによる絞込
シナリオ
データ/モデルコンクリートシナリオ

演繹的手法で構築されたシナリオデータベース

安全性評価
シナリオ
Data

Data

Data

Data

評価者のニーズによる交通情報の付与

22

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

Data

Data

Data

Data

コンクリートシナリオ

利用者の評価したい
シーン群

安全性評価
シナリオ

シナリオ
データ/モデル交通流パラメータ等の統計データ

帰納的なアプローチとして、死亡事故の多さ、自車の過失割合などの観点から重要パターンを抽出
重大事故の特徴に基づくシナリオ検討
交通統計・交通事故発生状況(警視庁)
Safety-critical Event
抽出

事故類型

道路形状

重要パター
ンを抽出

交通事故の要因分析・対策立案に関する技術資料
Police Accident Reports (NHTSA)
パラメータ設定・周囲情報付与

第1当事者ふるまい

第1当事者ふるまい

第2当事者ふるまい

第2当事者ふるまい

道路形状

道路形状

歩道形状

歩道形状

Event 絞込・細分化

静的オブジェクト
環境情報環境情報
環境情報

交通事故過失割合(判例タイムズ)
狭路から右折:広路を直進=80:20

23

車両後続直進:自転車
障害物あり進路変更=90:10

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

当事者以外交通参加者
当事者以外交通参加者
詳細パラメータ追加

交通流データ

当事者以外の情報

Concreteシナリオ

交通事故の判例タイムズに掲載されている車両相互事故から重要パターンを選定
自転車対車両自転車右折・車両直進自転車右折・車両直進

出会い頭

通行中/車道出会い頭

24

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

通行中/車道通行中/車道(引用元:判例タイムズ)

事故報告書等のデータベースより、任意の事故パターンと一致する事故報告書を抽出しシナリオ化
NHTSA Crash ViewerのDBから抽出する場合 - 車両相互事故
NMVCCS Case Viewer - CaseID:2005008586081 (dot.gov)

第1当事者ふるまい
第2当事者ふるまい

事故概要図

事故ステータス

現場写真

道路形状
歩道形状

事故事例集、裁判判例等から抽出する場合 – 自転車対車両[引用] ITARDA INFORMATION No.125

静的オブジェクト

当事者以外交通参加者
環境情報

事故概要図

25

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

事故ステータス車両相互（車両対自転車）のユースケースシナリオ作成状況報告
DIVP-PFでのシナリオ実行・認識結果

作成シナリオ詳細
#

シナリオ名

1

単路-自転車対車両-通行中/車道

参考事故データ

ITARDA INFORMATION No.125 ⑤事故事例の紹介

認識不良要因• 自転車進路変更の未認識

事故要因の解析結果から別の要因を付与→進路変更の要因が駐車車両の場合

26

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

車両相互ユースケースシナリオ作成状況報告
DIVP-PFでのシナリオ実行・認識結果

作成シナリオ詳細

カメラ・LiDAR（自車視点）

#

シナリオ名

1

交差点-車両相互-出会い頭

参考事故データ

NHTSA NMVCCS Case ID 2005081625801

第2当事者
LiDAR（俯瞰）認識不良要因• 交差点角の植栽

第1当事者※アメリカ（右側通行）での事故事例※日本（左側通行）想定のユースケースシナリオ
27

XXX | XX-XX-202X

人対車両ユースケースシナリオ作成状況報告
DIVP-PFでのシナリオ実行・認識結果

作成シナリオ詳細

カメラ・LiDAR（自車視点）#シナリオ名1

交差点-狭路-人対車両-横断中その他

参考事故データ

NHTSA NMVCCS Case ID 2005078436141※アメリカ（右側通行）での事故事例

第1当事者

LiDAR（俯瞰）第2当事者

認識不良要因• 停止車両• 建物（塀）右図矢印位置の視界

28

XXX | XX-XX-202X※日本（左側通行）想定のユースケースシナリオ

コンクリートシナリオ生成方法と事例紹介◼ シナリオについて◼ DIVPとSDMGの基本説明◼ Team1におけるコンクリートシナリオの生成方法◼ 神奈川工科大学での事例紹介
◼ 今後

29

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

自動運転安全性評価環境の評価条件としてひたちBRTの具体的な交差点のコンクリートシナリオを作成
今後は他の国プロの実証実験で活用できるように評価環境シナリオ作成の整備を進めていく
ユースケース拡大スケジュール

FY23

FY24

ひたちBRT 特定交差点

FY25

RoAD to the L4 ＋ 交通参加者増

L4地域の重要ポイント例）降雪地域

磯坪交差点

他者

評価シナリオ自車

ユースケースRoAD to the L4と議論を進め検証範囲の拡大を進める※※

評価対象のADシステム

AD-URBAN＋ 柏の葉バス
ひたちBRTバスなど＋ 他地域ADシステム

24年度からは実証実験で活用できるように評価環境のシナリオ作成の整備を進める※ RoAD to the L4 Websiteより引用 https://www.road-to-the-l4.go.jp/
30

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

END
Tokyo Odaiba → Virtual Community Ground31

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22