「DIVP反射物性の重要性 ～ ASAM OpenMATERIAL標準化への反映」
発表者プロフィール◼ 昼間 詔仁◼ norihito.hiruma@biprogy-uel.co.jp
CAD/CAMを中心とした３Dデータ処理システムの開発に30年強従事、現在DIVP参画に至っております。
我々BIROGYグループは、1965年よりCAD/CAMやCGシステム等の、ものづくりシステム開発継続しており、さらにDIVPプロダクトの開発・販売を行うV-DriveTechnologiesを設立。ADS/ADASを中心とした市場ニーズに応えて参ります。

/◼ DIVPのセンサーシミュレーション状況と、それらを根底目的 で支える各物標の物性データ内容に加えて、さらなる物標データ流通にむけた標準化の取り組みを紹介する。

◼ 1990年日本ユニシス(現BIPROGY）入社。

◼ DIVPの空間描画

以後、CAD/CAMシステムの開発に従事。

◼ DIVPの材料特性

経歴 ◼ 2021年DIVPプロジェクトに参画。

クラウド版DIVPシミュレーター開発。

◼ 2023年よりDIVP Materialの設計と、ASAMへの標準化提案を担当。
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1◼ ADS/ADASの安全性評価に向けたデジタルツイン要望
背景 が高まっており、その為には精緻なセンサーシミュレーションが重要と考える。

骨子◼ DIVP Material◼ ASAM OpenMATERIALへの反映

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

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2

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DIVP反射物性の重要性～ ASAM OpenMATERIAL標準化への反映
2024.04.22 BIPROGY
Weather Forecast

AD safety Assurance

For Validation & Verification Methodology*AD : Automated driving

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

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

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4AD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

Agenda1

DIVPの空間描画

2

DIVPの材料特性

3

DIVP Material

4

ASAM OpenMATERIALへの反映

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5

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

1

DIVPの空間描画

2

DIVPの材料特性

3

DIVP Material

4

ASAM OpenMATERIALへの反映

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6

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

DIVP®仮想空間は，交通環境シナリオの元，物標等の「ジオメトリ情報」と「反射物性・空間伝搬物性」をモデル化．これらを精緻なセンサモデルで知覚することにより、ADシステムの安全性評価を可能とする
環境条件(雨・晴れ)DIVP 仮想空間モデルとは・・・

交通環境のLayerと評価可能範囲
6 V2X,インフラ③インフラセンサ評価

5 環境条件4 移動物体信号

3 一時的な変化
V2X

黒革ジャケットの人①自動運転Lv2~3②Lv4,5サービス実装

2 交通ルール
1 道路形状大型トラック

大人・子供

マンホール
反射

工事

自動車

インフラセンサ
自転車
バイク

歩行者

電動スクーター

自動運転（自車）

路上駐車
停車

擦れた白線

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7

仮想空間モデル（ジオメトリ＋反射・空間伝搬物性）

センサ知覚モデルを通して交通環境を捉える

【センサーシミュレーション】 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化

物理現象の解析

センサーシミュレーション実現の為のモデル化構成
空間周辺構造物

雨，霧，雪 等対象となる物標
センサ界面

Camera Radar

LiDAR

光源
Ray tracing

物理現象のモデル化

路面
材料特性も含めモデル化
環境モデル
物性（反射／屈折）3D モデル

物理現象ごとにモデル化

回路特性も含めモデル化
センサモデル

空間描画モデル
信号源（光源・電波源）

伝搬

知覚

センサーシミュレーション実現の為には、原理原則に基づいたモデル化が重要
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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

認識

【空間描画モデル】 センサ特性に合わせた入力を生成するために、光源やターゲット表面の反射特性を実測ベースで再現。測定値を利用した分光パストレースを採用。
DIVP の空間描画（カメラセンサー）
自然光【既存のシミュレータ】
RGB表現の反射特性
R: 1.0
G: 1.0
B: 1.0ターゲット【DIVP】【既存のシミュレータ】
太陽の放射輝度特性
RGB表現の太陽放射輝度（測定ベースのシミュレーション結果）
R: 2.3e+6
G: 1.9e+6
B: 1.5e+6

カメラ【DIVPTM】
測定反射特性Point◼

◼
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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

RGBは人間の目の特性に基づいた表現であり、イメージセンサの入力としては適切ではない。センサの特性に合わせた入力を生成するため、 測定データを基にした分光パストレースを採用。
光源や対象物標表面の反射特性も実測データで再現。

【空間描画モデル】 RGB3原色に基づく空間描画を行う一般的な従来シミュレータに対し、可視光の反射率や、太陽光の輝度を精緻に再現し、実環境に近いカメラ知覚出力を再現
DIVP の空間描画
一般的なシミュレータ(CARLA)

DIVP

限定的(RGB3原色)の反射による非現実的な空間描画

太陽光や物標反射率による精緻な環境再現

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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【空間描画モデル】 実機センシング結果とシミュレーション結果の一致性を検証
Cameraシミュレーション結果
実機撮影結果SIM結果 （天空データ：晴れ）

実機とシミュレーションの信号レベル差は、最大で約20%と、Camera性能評価への有効性を確認済。
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【空間描画モデル】 センサ不調シーンの再現
実測ベースで空間描画をシミュレーションすることにより、センサ不調シーンを精緻に再現
西日の再現

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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【空間描画モデル】 再現したセンサ不調シーンの実機との比較
特定条件でのみ発生する認識不調の再現

実画像 （AD-URBAN※ ）※ : 金沢大学 AD-URBAN project

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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

DIVP® Sim画像

【空間描画モデル】 ミリ波Rader及びLiDARセンサーでも、一致性の高いシミュレーションが可能に

CameraLiDARRadar
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【空間描画モデル】 各センサの使用帯域の物理原理に基づいた処理を行う
各センサに対する空間描画手法
カメラ
レンダリング方程式、スネル法則を用いて、反射波、屈折波の計算を行う
𝐿 𝑟 𝑥, 𝜔 = න 𝑓𝑟 (𝑥, 𝜔, 𝜔′ )𝐿 𝑖 (𝑥, 𝜔′ )(𝜔′ , 𝑛)𝑑𝜔′𝛺

ミリ波レーダ

物体の大きさを考慮した伝搬
フレネル半径=

送信ｱﾝﾃﾅd1𝑃𝑟 ∝

1𝑅2

𝝀𝒅𝟏𝒅𝟐
𝒅𝟏+𝒅𝟐

d2

or𝑃𝑟 ∝

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16受信ｱﾝﾃﾅ

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

1𝑅4

ポリゴンごとに反射近似式を適用
𝐸𝑠 𝑟, 𝜃, 𝜙 =𝑗𝑘𝑍− 0 𝑒 −𝑗𝑘𝑟 (𝐽𝑥" 𝑥ො" + 𝐽𝑦" 𝑦ො " )‫𝑔(𝑘𝑗𝑒 𝐴׭‬+ℎ) 𝑑𝑠𝑝
4𝜋𝑟

LiDAR
パルス波と物標の交点と反射波のパワーを求める。
𝜌 𝐴𝑅𝑋𝑃𝑟 =𝑃𝜋 𝑅2 𝑡

1

DIVPの空間描画

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DIVPの材料特性

3

DIVP Material

4

ASAM OpenMATERIALへの反映

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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【DIVPの材料特性】 各モデルの「プロパティ」に材料特性を設定することで精緻な物体の再現が可能に精緻な交通環境を再現するためのプロパティ
プロパティ無プロパティ有

色や質感が無く、のっぺりとした結果になる材料の特性が再現され、色・反射の強弱・透明感が再現できる

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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

【DIVPの材料特性】 物標の材料特性には反射特性・透過特性が存在、実験計測に基づくモデル化により、一致性の高い反射を再現
DIVPの材料特性 ＝ 材料の反射・透過特性
反射特性
計測特性は各モデルのプロパティへ任意に設定が可能

0°

波源
入射波

再帰反射 拡散反射

鏡面反射

90°

屈折

拡散透過

透過特性
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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

正透過

【DIVPの材料特性】 材料特性パラメータ例
For Camera／LiDAR sensor⚫ 測定反射率データ （入射角と反射角、波長別の振幅や位相）⚫ 測定屈折率データ （波長毎の複素屈折率[n,k]）
⚫ 板厚
⚫ 透過率
For Radar sensor

入射角

出射角

波長1𝜃𝑖
𝜃𝑖2𝜃𝑟
𝜃𝑟2

振幅𝜃𝑖 𝜃𝑟 -1
振幅𝜃𝑖2 𝜃𝑟2 -1

波長2振幅𝜃𝑖 𝜃𝑟 -2 ……
振幅𝜃𝑖2 𝜃𝑟2 -2 ……
・・⚫ 測定反射率データ （水平および垂直方向の、入射角と反射角、波長別の振幅や位相）⚫ 抵抗率⚫ 比誘電率⚫ 比透磁率

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20

第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22……

波長N

振幅𝜃𝑖 𝜃𝑟 -N
振幅𝜃𝑖2 𝜃𝑟2 -N

【DIVPの材料特性】 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を用いて、実験計測の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( r, r)

透過表面粗さ計測

反射特性計測補間処理
入射方向

表面・材質特性も含めた材料の反射特性を測定
理論式に基いて、補間処理して反射データを作成
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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

入射方向

【DIVPの材料特性】 シミュレーションと実測結果との比較検証を行うために必要となる
各センサ波長（可視光領域、赤外光領域、ミリ波帯域）における材料反射特性を計測
反射率計測物標例
路面アスファルト（透水性、非透水性）
遮熱アスファルト
コンクリート
路面標示素材
白線
オレンジ線
路面塗装
赤青緑
道路標識(再帰反射性)
白赤青
黄緑
視線誘導標（デリニエータ）
リフレクタ白リフレクタ橙スライドマスター テキストの書式設定
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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

NCAPダミー、黒ベージュ
青
ボディ部
電波吸収体部
ロードポール
赤色部
リフレクタ
カラーコーン(リフレクタ付)
赤色部
リフレクタ部

車両
ボディ塗装(代表色)ガラス【DIVPの材料特性】
車両塗装サンプル（約200種）を計測し、反射モデルをデータベースとして準備
車両カラー

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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

1

DIVPの空間描画

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DIVPの材料特性

3

DIVP Material

4

ASAM OpenMATERIALへの反映

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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

仮想ADS/ADASにおけるMAP/ASSETデータに関する各種課題認識
精緻な物理シミュレーションを行える属性データが必要。

カメラセンサー向けでも一般CG用属性だけで良いのか？

LiDAR及びミリ波レーダー用属性をどの様に格納する？

対象物固有の動作情報等が、独自形式の別ファイルとなっている為、他システムで利用不可。

手元にある３Dデータを仮想AD/ADASシステムに使いたい

MAP上の樹木等、同じデータを複数配置可能にしたい。

作成したMAP/ASSETデータを商用にライセンス保護したい。

作成済データの内容は、対応Viewerで表示しないと判らない。

DIVPでは、これら課題を解決する仮想ADS/ADASシステム向け
新MAP/ASSETデータ「DIVP Material」を設計
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【DIVP Material】 格納データ
仮想ADS/ADAS安全性評価の為には、３Dデータ及び材料特性以外にも各種情報が必要
AD/ADASシミュレーション
空間描画

センサー知覚センサー認識自動運転

３Dデータ＆材料特性

ライト情報

Ray tracing

部位動作情報

評価

真値情報

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26

ASSETに係る、ADS/ADAS安全性評価に必要な情報を一纏めにする事で、シミュレーション全工程で同一データが使用可能になる。

【DIVP Material】 ファイル構造
３D形状データや、材料特性データを別ファイル構成可能とする。
MAP/ASSETファイル及び材料特性ファイルは、拡張性を考慮しglTFフォーマットを採用。
MAP/ASSET File

3D data File3D shape data
（reference link)
Material info
(reference link)
Parts behavior info

他 MAP/ASSET File

Material Files

Parts semantic info

asphalt

Data description Info

concrete

Environment additional info

・・

Data Sharing

凡例：
Data file

Data Reference

３Dデータや測定材料特性データを他データとの共有が可能となる。
また、３Dデータに関しては、FBXやOBJ等の既存データも利用可能とし、データ準備性向上を図る
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27

【DIVP Material】 俯瞰図
DIVP Materialの普及は、ADS/ADAS開発効率向上に寄与すると考えます。

DIVP Material

3D data(3D tree data)

Material data(tree leaf)

3D data(3D map data)

local file
Internet Data
(public domain)

scenario

ASSET File3D shape data
（reference link)
Material info
(reference link)
Parts behavior info

Parts semantic info
Material data(asphalt)

Environment
data

Data description info

Space
designSensor model

AD/ADAS

Environment additional info

measurement
Material data(concrete)

凡例

Material File(local file)
Light spectrum
data

Data References
Data flow
Processスライドマスター テキストの書式設定
第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

Material DB(on-premise)

Light
IES FileValidation

【DIVP Material】 普及の利点
DIVP Material の普及により、以下が期待できます。

• 既存の３Dデータを利用して、ADS/ADASシミュレーション向けASSETデータを構築可能（3Dモデルと材料データを後付け可能）。
• 空間描画(レンダリング) 、センサーシミュレーション、運転シミュレーション及び安全性評価の全てにおいて、同一のASSETデータが使用可能となるため、一貫した結果を得られ易くなる。
• 複数システム間で同一データを用いてシミュレーションが可能となるので、それらシステム間の結果評価・比較が容易になる。
• 拡張可能なglTFをベースとする事で、今後追加されるユースケースにも対応可能。
• 世界中に存在する3Dモデルと材料データを利用した、拡張可能でスケーラブ
ル且つオープンなASSETデータベース構築が可能になる。
→ユーザーが利用可能なデータの選択子が増える。
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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

1

DIVPの空間描画

2

DIVPの材料特性

3

DIVP Material

4

ASAM OpenMATERIALへの反映

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【 ASAM OpenMATERIALへの反映】 DIVPが目指すエコシステム
多種の流通モデル群に支えられた高度なシミュレーション環境こそが、DIVPの目指しているエコシステム。
→ データ流通性や他システム連携性確保が非常に重要
Database
環境モデル
シナリオ

環境モデル

測定データ

空間描画モデルCamera
可視光
レイトレ

Rader
ミリ波レーダー認知

センサーモデル
LiDAR
赤外線
レイトレ

Camera
モデル

Rader
モデル

AD モ デル

LiDAR
モデル

ADモデル

3D Map / 3D Object Model / Material Reflection Property
OpenSCENARIO

OpenDRIVE
OpenCRGDIVP Material?
自動運転シミュレーション
空間描画

センサー認知センサー認識自動運転scenario

Road data
Ray tracing

OSIOSI

OSI

ROS
FMI

ROS
FMI

ROS
FMI

3D data and material

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DIVP Materialを元に標準化プロジェクトをASAMへ提案。
2023年12月に採択された。

ASAM OpenMATERIAL
２０２４年２月より、「OpenMATERIAL」 がスタート
ADS/ADAS安全性評価にむけたデジタルツイン需要に答えるため、さまざまなテスト方法と環境間で一貫したデータ規定を目指す。

参加企業 （2024.04.22現在9ヵ国25社65名)

https://www.asam.net/project-detail/asam-openmaterial/
出所：ASAM OpenMATERIAL
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51WORLD High Technology Co.,Ltd.
Advanced Data Controls Corp.
Ansys, Inc.
Automotive Data of China (Tianjin) Co., Ltd
BIPROGY Inc.
BMW AG
CATARC
Continental AG
dSPACE GmbH
Foretellix Ltd.
Fraunhofer IESE
Hexagon Manufacturing Intelligence
IAE Suzhou Technologies Co., Ltd.

IPG Automotive GmbH
Kanagawa Institute of Technology
Mitsubishi Precision Co., Ltd.
Persival GmbH
Pilotd Automotive (Shanghai) Co., Ltd.
rFpro Limited
RWTH Aachen
Shanghai Jiao Tong University
TrianGraphics GmbH
Virtual Vehicle Research GmbH
Volvo Technology AB
WMG

ASAM OpenMATERIAL
Project Plan (2024.04.09 現在)

2024
ユースケース、全体構成
材料特性

3D形状
他標準との連携
規定文書化等作業
次開発提案等
出所：ASAM OpenMATERIAL
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第１回_DIVP技術セミナー | 2024/4/22

適宜実施

2025

Thank you for your kind attention!
Tokyo Odaiba → Virtual Community Ground

END

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