SIP-adus Workshop2020
Dynamic Map

ダイナミックマップ基盤株式会社
現状の取組と今後の展開
November 11th,2020

Dynamic Map Platform Co., Ltd.

当社の目指す姿

快適で安全な車社会に貢献
センチメートル級の位置精度を持つ3D地図データを自動運転システム（AD）や先進運転支援システム（ADAS）に提供

社会インフラの維持管理、老朽化対策に貢献

人による目視点検から、点群データ等を利用した自動点検システムへの移行に寄与し、インフラ維持管理コスト低減を実現

災害に強い街作りに貢献
道路、建築物、電柱などの位置情報管理や、地震被害のシミュレーションなど様々な分野での活用を目指す©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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Ushr社と技術／ビジネスシナジーを統合し事業展開

 日本は、高速自専道約31,000km整備を完了しデータメンテナンス段階
 グループ企業として保有技術を統合し、シナジー効果を発揮 カバレッジ拡大を推進中

シナジー効果JAPAN31,000km

750,000km
統合©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

222道路変化の実態©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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高精度3次元基盤地図（HD-MAP）を構成する地物
道路は様々な形で変化するため定期的にデータのメンテナンスが必要
現行のリードタイム

目標：1ヶ月／回

6ヶ月／回

対象地物名

地物事例
←ゼブラゾーンの枠

区画線
道路鋲

減速帯

多重区画線

路肩縁
壁

道路標示

縁石

ガードレール ガードケーブル

ボックスビーム

側溝

ラバーポール

クッション
ドラム

バリケード
ブロック

←ゼブラゾーン内

道路標識

信号機（本体・補助信号）
信号機（矢印灯）©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

高精度3次元基盤地図は上記地物により構成され、ベクトルデータ化されている
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道路変化の内容とその課題
メンテナンスには、特に道路構造を伴わない道路変化の特定が困難
正確に捉えるためには人手による確認が必要であり、鮮度の維持・更新コストが課題
変化内容
道路伴構
う造ものの変更を（ 道中伴路
小わ構
規な造模いの変も変化の更） を

道路新設
道路延伸
本線形状変更車線数増減
車線拡幅
IC新設、廃止、移設
SAPA新設、廃止、移設
JCT新設、廃止、移設
料金所新設、廃止、移設
分岐合流位置の変更
車線数増減
車線拡幅
分岐合流位置の変更
物理構造物の新設、廃止、変更
ゼブラゾーンの新設、廃止、変更
区画線の実線/破線、色の変更
非常駐車帯の新設、廃止、変更
区画線の塗り直し
標識の新設、廃止、変更
標示の新設、廃止、変更
信号機の新設、廃止、変更

情報ソース

道路管理者情報手法

現状
変化検知までのリードタイム

・道路管理者ホーム
ページクローリング
変化前約1ヶ月
・道路管理事務所へ
電話取材

同上

同上

変化前約1ヶ月～2週間

情報の網羅性が低い

なし

ーー

変化の確認が困難

変化内容と現状の変化箇所確認手法©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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中小規模変化の量
首都高/東名高速(上下線)の約1,300kmで変化点を目視調査で確認

緑点が変化点
単位：件

地物追加

撤去

属性変化合計区画線

16216711689

多重区画線

1045

路肩縁

259

53177489

道路標示

569

91547

1207

標識

216

175

453

844

信号機

1

1

5

7

全件

4,241

全4,241件の変化が高密度(1kmあたり3.3箇所)・広範囲に分布©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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現状の中小規模変化事象の特定方法
中小規模の変化事象は、先見情報だけでは把握できない。全線の道路画像を収集し、新旧画像を目視比較しないと変化検知できない
高速道路ナンバリングに伴う変化事象

安全性向上の施策に伴う変化事象

旧画像

新画像

旧画像

実例③ 案内標識の架け替え

実例① 暫定二車線区間の分離構造の変化（ワイヤーロープ設置）

旧画像

新画像

実例② 合流部の逆走防止対策（ラバーポール及び路面標示の追加）©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

新画像

旧画像

新画像
実例④ 案内標識の新規設置
777

高精度3次元基盤地図の更新技術開発に向けた取組©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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高精度3次元基盤地図の更新技術開発に向けた取組
１．更新対象となる事象の絞り込み検討
自動運転車への影響度分析＜高精度3次元基盤地図の整備フロー＞
車両に影響がある変化事象の特定

独自の取り組み

２．変化事象を効率的に特定する研究開発
車両プローブ情報を活用した道路変化点抽出技術（研究開発2-①）

道路変化点抽出

道路計測（MMS)

カメラ画像データ（ドライブレコーダ）を活用した道路変化点抽出技術（研究開発2-②）

2nd Phase SIP-adus Project Reports
３．AIシステムの開発

点群接合処理高精度3次元基盤地図 図化

AIを用いた道路変化点抽出機能開発

協調領域データ共有・AIシステム開発促進事業（NEDO※）

商品化※NEDO：New Energy and Industrial Technology Development Organaization©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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１．更新対象となる事象の絞り込み検討
自動車メーカーと協同で地物/変化事象毎に自動運転車への影響度を分析
メンテナンス対象となる事象を大幅に絞込（約1/10）
対象地物名
区画線

地物事例

変化事象

ゼブラゾーンの枠

多重区画線
路肩縁

道路標示
ゼブラゾーン内

道路標識
信号機（本体・補助信号）
信号機（矢印灯）©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

【共通】
 地物の新設、廃止
 地物の変更
色、形状、文字
形状、形式
【地物別】
 区画線
色、線種
位置
 路肩縁
形状
構造物の変更
 道路標示色
線種
幅

地物／変化事象ごとに分析・優先順位付

優先順位の高い事象のみを対応…etc
1010102-①．車両プローブ情報を活用した道路変化点抽出技術
 以下が変化点の検出に大きく影響
 高速道路のプローブデータにとってノイズとなる「周囲の一般道路の並走や交差」
 車両の測位精度に影響を与える「道路および周囲の構造物の状況」

 理想的な環境下においては、車両分布パターンからの道路変化点検出は有効 十分な量の履歴データがある ノイズとなり得る交通量の多い一般道が周囲に少ない
 測位状況のばらつきが少ない …etc
誤検出箇所

道路変化箇所

道路変化を正しく抽出している例

一般道の履歴データ混入が疑われる誤検出の例

GNSS測位精度低下が疑われる誤検出の例

現存の車両プローブ情報では高精度地図の変化点検知の中での役割は小さい
2020年度は活用可能範囲の明確化を机上整理©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

1111112-②．カメラ画像データ（ドライブレコーダ）を活用した道路変化点抽出技術
 2019年度は以下の要素技術を持つA,B,Cの3社のシステムを用いて変化点の検知を行った 車内カメラ画像から地物を特定
 検知した地物の位置特定
 新旧の比較を行い、変化点を検知

 3社の比較評価を行った結果、A社システムが最も道路変化点抽出に適していることが分かった
道路変化点抽出に求められる技術的要件
高精度3次元地図の構成
地物を認識できる

GNSS以外に位置同定のためのシステムを保有

当社の地図との比較ができる地物単位で比較ができる△〇〇〇××

A社
B社
C社©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

△△〇×
GNSSだけでは正しく変化を検知できない

B社が作った地図とのみ比較が可能

エリア単位でのみ比較が可能〇〇

1212122-②．カメラ画像データ（ドライブレコーダ）を活用した道路変化点抽出技術
各システムには検知対象となる地物に差異があったので、高精度3次元地図の構成地物に適合させていく「卜」型の矢印標示は学習不足により検知できなかった©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

斜めの矢印標示は学習不足により検知できなかった

1313
13

2-②．カメラ画像データ（ドライブレコーダ）を活用した道路変化点抽出技術
GNSSの位置精度に依存したシステムでは、正しく変化を検知できない場合がある
変化前後を相対的に位置同定するシステムが有用

GNSSの位置精度のばらつきにより、変化を正しく検知できない＜GNSSだけでは変化検知できない例＞©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

特徴点を抽出相対位置合わせモデル化・比較＜相対的に位置同定する仕組み＞

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2-②．カメラ画像データ（ドライブレコーダ）を活用した道路変化点抽出技術
実際にカメラ画像データ等を収集する運用方法を整理
 様々な運用が考えられる（右図）① エッジ側（車両）で特徴点を抽出し、サーバー側に送信・収集する運用② ドライブレコーダなどの画像そのものをサーバー側に収集・蓄積する運用「特徴点」及び「カメラ画像データ」の要件・スペックの定義及び共通化が課題

特徴点
データA
OEM A

特徴点
データB

OEM B

 ①は運用構築に時間を要す
 OEM,Tier1とハードやビジネス面を含めた調整必要

速やかな実用化を見据えた②の運用方法検討が必要

特徴点
抽出処理

特徴点
抽出処理

特徴点

画像データC

特徴点
抽出処理

OEM C
画像データD

ChangeDetection

Fleet Car【2020年度実施内容】
 速やかな実用化を見据えたFleet Carを活用した実証（赤破線） 「特徴点」および「カメラ画像データ」の要件・スペックのとりまとめ（青破線）©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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3．AIシステムの開発
NEDO事業: AI技術を活用した変化点抽出システムの研究開発(19年度)■AI技術を活用した変化点自動抽出システムとは?
画像データを用いて学習モデルを開発し、新旧画像データを比較して変化した地物を自動で検出するシステム①AI技術を利用して、画像データから地物の特徴を学習②学習した情報を基に、画像データから地物の特徴を抽出- 学習例

路肩縁(ラバーポール)

道路地物の特徴

道路標識- 連続線: 赤色- 破線 : 緑色- 矢印 : 黄色- 文字 : 青色- ゼブラ : ピンク色

区画線

③画像比較を行い、変化した地物を検出

20年度に向けた主な課題- 画像の遠景にある地物認識

旧画像データ

新画像データ©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

道路地物の特徴抽出

画像比較
①矢印追加
②区画線延長相対的に遠くに映る矢印の先端がつぶれているため、右図でゼブラの斜め線(ピンク)と誤認識している

161616

3．AIシステムの開発
NEDO事業: 課題解決に向けた今年度(20年度)の取り組み■主な課題:画像の遠景にある地物認識◇鳥瞰図モデルの採用◇鳥瞰図化後の検知結果
画像データ

AI検知結果正面
画像①画像上の線形な箇所を選んで、直線を引く②各直線(赤線)を結んだ収束点を基準とした4点を設定③設定した4点をa, b, c, dと定め、長方形を作る別の4点e, f, g, hへ変換することで、画像を鳥瞰図化(右図)

鳥
瞰
図
画像

正面画像でつぶれていた矢印先端が、鳥瞰図化により再現(左下図)矢印(黄色)として認識ができた⇒鳥瞰図化により、遠景の地物認識が可能©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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3．AIシステムの開発
NEDO事業: 最終成果目標 = ツールを用いた変化検知作業の半自動化■現在: 変化点検知の実作業で使用できるツールを開発中
～現在

作業
者

～20年度内将来

AIが半自動で検知補助(人間は検知結果の確認作業のみ)
作業時間小

AIが全自動で検知

NEDO
助成

人間が手動で検知
作業時間大©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

作業時間極小181818

各取組の目指す姿
地物

車線中心線

区画線

多重区画線

路肩縁

道路標示

道路標識

信号機

工程

変化箇所の確認

時々刻々と変化する道路状況に対して、様々な道路交通環境データを収集・蓄積する必要があるため、産官学・府省横断的なSIPの中で取り組む※月1回・年12回更新と仮定して試算※コストは更新頻度に比例

DMP事業の中で研究開発中

 行政機関・民間企業が保有する既存データ等を活用し整備費を低減
 衛星画像や航空機LiDAR等のMMS以外の計測手法の採用

計測※コストは変化量に比例

DMP事業の中で研究開発中

図化

 低コスト化で先行するUshrプロセスの活用も視野にツール開発・改善し、合理的で競争力のあるプロセスを確立※コストは変化量・難易度に比例

SIP研究開発や保有技術を融合し、プロセス改善を図る©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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今後の事業展開©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

202020今後の事業展開：多用途ビジネス展開
多用途ビジネスの方向性
自動走行以外の用途を拡大し、多様化するニーズに応えることによって安全・安心で快適な社会の実現に貢献
ドローン,EVTOL

空港管理

防災減災

工場内

物流
隊列走行

バレーパーキング

MaaS
設備管理

道路管理

除雪/除草支援
ロードプライシング©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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今後の事業展開：多用途ビジネス展開
高精度3次元位置情報の活用（変化抽出等）により、熟練作業者が減少する中で、各種管理作業の省人化に貢献
1. インフラ管理① 道路管理（道路管理者：NEXCO等）•維持管理の高度化•除雪/除草支援•ロードプライシング•

交通情報の高度化等② 設備管理（通信・電力・ガス等のインフラ企業）•

電柱・電線管理•

地中埋設物管理•

BIM/CIM©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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今後の事業展開：多用途ビジネス展開
HDマップを使って自動モビリティの安全な運行をサポートすることで、交通弱者の安全な移動手段確保・労働力不足の解消等に貢献
2. 自動モビリティ① 狭域モビリティ•

地域交通MaaS/観光MaaS/医療MaaS•

空飛ぶクルマ、ドローン② 物流（物流企業、製造業等）•

物流拠点までの運転支援•

工場等での自動搬送ロボット③ 空港、港湾•

自動バス、自動トラック•

自動トーイングトラクター、自動除雪機器 等©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

中部国際空港のデータ

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今後の事業展開：多用途ビジネス展開
高精度3次元位置情報を活用した、安全・安心・快適なソリューションの提供
3. その他① シミュレーション•

防災減災（浸水・冠水等）•

自動運転システム開発•保険（事故対応等）② エンターテインメント•パーソナル広告•

ゲーム©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

等

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Safe and Comfortable Autonomous Driving
Technology for the World！

©2020 Dynamic Map Platform Co., Ltd.

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