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特集● IoT、Big data と交通／報告

自動運転実証実験：位置推定精度の検証
赤井直紀＊＊＊

橘川雄樹＊
加藤真平＊＊
竹内栄二朗＊＊＊＊
枝廣正人＊＊＊＊＊

愛知県では平成28（2016）年度、自動運転の実証実験を15市町で行った。本実証実験では、自車両の位置推定を高精度３次元地図と車載LiDARのスキャンデータのNDT（NormalDistributions Transform）スキャンマッチングにより行っている。NDTスキャンマッチン
グを用いた位置推定は、多くの実験場所では自動運転に必要な精度、リアルタイム性を確保できたが、一部の実験場所では、環境の３次元形状の特徴の不足により、スキャンマッチングの精度の悪化、位置推定が破綻してしまうことが見られた。本稿では、15市町での自動運転実証実験を通して、自動運転車両の位置推定の評価結果を述べる。

Field Testing of Self-Driving Vehicles:
Lessons Learned on Localization
Shinpei KATO＊＊
Yuki KITSUKAWA＊＊＊＊＊Eijiro TAKEUCHI
Masato EDAHIRO＊＊＊＊＊＊＊＊

Naoki AKAI

We carried out the ﬁeld tests of an autonomous driving system in 15 cities in Aichi
prefecture during 2016. In these tests, the localization of the ego-vehicle was performed
using NDT (Normal Distributions Transform) scan matching between a high-deﬁnition
3D map and the on-vehicle LiDAR scan. The results provided by this approach wereprecise and fast enough to autonomously control the vehicle in most of the tested
locations. However, in some of these areas, localization was not successful due to thelack of features in the environment required to perform matching. In this work, wecarefully describe and summarize the results of the evaluation of the NDT localization
method, applied to an autonomous driving vehicle, on the previously mentioned 15
diﬀerent scenarios.

ら収集される情報をビッグデータとして解析するこ

１．はじめにとによって、さらなる交通の効率化、自動運転車の自動運転に代表されるように、自動車・交通シス安全性向上に貢献できる。例えば、自動運転車両同テムの分野でもIoTの導入が進んでいる。自動運転士が現在地を共有することにより、見通しの悪い交車には多くのセンサーが装備されており、それらか差点での安全運転を支援したり、交通状況から目的＊ 名古屋大学大学院情報科学研究科博士後期課程

Graduate School of Information Science, NagoyaUniversity＊＊ 東京大学大学院情報理工学系研究科准教授
Associate Professor, Graduate School of Information
Science and Technology, The University of Tokyo＊＊＊ 名古屋大学未来社会創造機構特任助教
Designated Assistant Professor, Institutes ofInnovation for Future Society, Nagoya University

国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2＊＊＊＊ 名古屋大学大学院情報学研究科准教授

Associate Professor, Graduate School of Informatics,Nagoya University＊＊＊＊＊ 名古屋大学大学院情報学研究科教授
Professor, Graduate School of Informatics, Nagoya
University
原稿受付日 2017年７月７日
掲載決定日 2017年７月19日（ 48 ）

平成 29 年 10 月

自動運転実証実験：位置推定精度の検証

131

実証実験対象地域および実施日２）

地までの自動運転のルートを最適化したりといったTable 1

応用が考えられる。このような応用技術は、自車両実験場所
日程
区間（距離）幸田町
2016年
JR相見駅〜永野地区ちびっこ広場６月24日 （2.3km）
一宮市
８月30日 光明寺公園内道路（1.5km）
南知多町 ９月23日 日間賀島西港〜日間賀島東港（1.5km）
長久手市 ９月27日 モリコロパーク西駐車場〜あぐりん村・ござらっせ（2.8km）
春日井市 10月５日、 高齢者福祉施設どんぐりの森〜サン６日
マルシェ（3.9km）
みよし市 10月27日 細口公園〜西部コミュニティ広場（3.4km）
設楽町
11月４日 設楽町役場〜養護老人ホーム宝泉寮
（3km）
岡崎市
11月９日 福祉の村〜岡崎市民病院〜愛知県三河青い鳥医療療育センター（３km）刈谷市
11月26日 刈谷ハイウェイオアシス〜洲原公園（2.3km）
豊田市
12月12日 花沢五区コミュニティセンター〜 JA
あいちAコープ下山店（３km）
あま市
12月19日 名鉄七宝駅〜あま市七宝焼アートヴィ
レッジ（２km）
豊明市
2017年
名鉄豊明駅〜小所老人憩いの家
１月16日 （2.9km）
犬山市
１月24日 前原団地入口〜総合犬山中央病院（2.9km）
田原市
１月31日 渥美病院〜愛知県立渥美農業高等学校（3.5km）
安城市
２月24日 安城更生病院〜アピタ安城南店（2.8km）の現在地が正確に求められていることが前提である
ため、車両の位置推定はステアリングやアクセル・ブレーキといった車両制御のためだけでなく、これらのような運転支援にとっても重要である。
自動運転の実用化に向けて、一般道での実証実験も国内外で進んでいる。愛知県では平成28（2016）
年度、自動走行実証推進事業として、アイサンテクノロジー１）が中心となって、15市町で自動運転の実証実験を実施した。本実証実験では、自動運転プラットフォームとして、自動運転向けオープンソース・ソフトウエア「Autoware」を採用した。Autowareに実装されている自己位置推定モジュールは、高精度 ３ 次 元 地 図 と 車 載 ３ 次 元LiDAR＊ １ の ス キ ャ ンマッチングによるものである。本稿では、一連の実証実験で得られた走行データを用いて、環境の異なる15市町での自己位置推定の精度や計算時間を検証する。
２．愛知県15市町実証実験の概要
愛知県では、平成28年度、自動運転システムの技術的課題の検討、地域住民の自動運転に対するニーズの把握、社会的受容性の検証を目的として、アイサンテクノロジーを中心に、名古屋大学らと連携し、愛知県15市町で自動運転の実証実験を実施した。本
実証実験の対象地域および実験実施日をTable 1に示す。
３．システム構成およびソフトウエア
３−１実験車両およびセンサー
本実験では、ZMP製RoboCar３）を実験車両として用いた。RoboCarは、PCと車載電子制御ユニット

Fig. 1実験車両（ZMP製RoboCar）との間でCAN＊２通信を行うことができ、PCからス

等 に 用 い ら れ て い る。 本 実 証 実 験 で 用 い たVelo-

テアリング角やアクセルブレーキの命令を車載電子

dyne製LiDARは、縦に並んだレーザーユニットが制御ユニットに送信することで、車両を制御するこ

回転することによって、周囲360度をスキャン可能とが可能である。本実証実験で用いたRoboCarの車である。モデルによって分解能が異なり、32層のレー種は、トヨタエスティマおよびプリウスである。

ザーから成るHDL-32E、64層のレーザーから成る

Fig. 1は、本実証実験で用いた実験車両である。

HDL-64Eなどがある。また、車両前方の障害物検知、実験車両には、周囲環境を認識するためのセン信号認識用にカメラも搭載されている。

サーが搭載されている。車両のルーフには、LiDAR

３−２が搭載されており、自車両の位置推定、障害物検知

本実証実験では、自動運転ソフトウエアプラット

Light Detection and Ranging：レーザー光を照射し、周囲の環境を計測するセンサー。
＊２ Controller Area Network：車載ネットワーク。

＊１

IATSS Review Vol. 42, No. 2

自動運転ソフトウエア「Autoware」

フ ォ ー ム と し て、Autoware ４）、５）を 用 い た。Autoware は Linux と ROS（Robot Operating System）
をベースとした、オープンソース自動運転ソフトウ（ 49 ）

Oct., 2017

132

橘川雄樹、加藤真平、赤井直紀、竹内栄二朗、枝廣正人

エアであり、名古屋大学および名古屋大学発ベン

高精度３次元地図

車載LiDARのスキャンデータチャーであるティアフォーを中心に開発が進められている。Autowareには、車両の自己位置推定、３次元地図作成、障害物検知、経路計画、経路追従、信号認識といった市街地での自動運転に必要な一通りの機能が実装されている。
３−３

スキャンマッチング

高精度３次元地図

本実証実験では、自動運転システムが用いる地図データとして、アイサンテクノロジー提供の高精度３次元地図を用いた。高精度３次元地図はMobile
Mapping System（MMS）３）と呼ばれる測量システ
ムにより計測され、高精度・高密度な３次元点群と、信号や横断歩道といった一般道に存在する地物や路面 表 示 な ど の ベ ク タ ー 情 報 を 抽 出 し たADAS＊ ３

Fig. 2

高精度３次元地図と車載LiDARのスキャンデータのス
キャンマッチングによる位置推定マップから構成される。Autowareにおける、高精度３次元地図の使用目的は主に車両の自己位置推定

NDTスキャンマッチングは、地図データを正規である。Autowareに含まれている自己位置推定モ分布から成るボクセルに変換することで、計算量をジュールでは、高精度３次元地図と車両に搭載されO（N）（N：入力スキャンのポイント数）に抑えるこ

たLiDARのスキャンデータのスキャンマッチングとが可能である。これによって、地図データの大きを行い、最も両者の３次元形状がマッチする３次元さに依存しない、位置推定が可能である。

座標を求めることにより、自車位置を算出している。

ま た、AutowareのNDTに よ る 位 置 推 定 で は、

Fig. 2に高精度３次元地図と車載LiDARのスキャン

LiDARのスキャンデータの全てのポイントをマッデータのスキャンマッチングによる位置推定のイチングに用いるのではなく、事前にボクセルグリッ

メージ図を示す。高精度３次元地図は、自己位置推

ドフィルターを用いて、空間的に一様になるように定以外に、ADASマップの信号機情報を用いて、信間引いている。ポイント数を削減することにより、号検出および色認識、道路の曲率や停止線情報を用計算時間を削減し、LiDARの計測周期である100msいた経路計画、速度計画等に利用されている。

以内にマッチング処理が完了するようにしている。
ボクセルグリッドフィルターは入力点群を一様な大４．NDTスキャンマッチング

きさのボクセルに分割し、ボクセル内に属する点群

本章で は、３−３節で述 べた３次 元地図と車 載をそれらの重心１点に置き換えることで、入力点群

LiDARのスキャンデータのスキャンマッチングのをダウンサンプリングする手法である。ボクセルサアルゴリズムについて述べる。Autowareでは、スイズを大きく設定することによって、点群を大きくキャンマッチングのアルゴリズムとして、Normal間引くことが可能であるが、ポイント数を削減し過Distributions Transform（NDT）６）、７）を用いている。 ぎてしまうと、マッチングに必要な特徴が少なくな
NDTスキャンマッチングは、まず、地図空間を一り過ぎてしまい、マッチングが破綻してしまうこと

定の大きさのボクセルに分割し、ボクセルに属するもあるため、環境に応じてスキャンのポイントをどポイントの３次元座標の平均、分散を計算することの程度間引くか調整することが必要である。Au-により、３次元地図を正規分布に近似する。次に、

towareのNDTスキャンマッチングでは、デフォルLiDARから得られる入力スキャンデータの各ポイトとしてボクセルサイズが2.0mのボクセルグリッントに対して、地図データ内の対応ボクセルとの一ドフィルターを用いている。

致度を表す評価関数を最大にする座標変換をニュー

５．実験結果トン法により算出することで、地図データとスキャ

本章では、15市町での実証実験で記録されたセンンデータのスキャンマッチングを行っている。
＊３

Advanced Driver Assistance Systems：先進運転支援システム。

国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2

サーデータのログを用いて、シミュレーション環境
にてNDTスキャンマッチングによる位置推定の精（ 50 ）平成 29 年 10 月

自動運転実証実験：位置推定精度の検証

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度、計算時間およびTransformation Probability（以15カ所のうち、幸田町、一宮市、南知多町、あま市

後、「TP」とする）について述べる。TPは、地図デーでの結果を掲載している。一例として、あま市での

タとLiDARのスキャンデータのスキャンマッチン

走行では、同じ道を複数回往復しているのだが、車グのマッチング度合いを示す指標であり、この値が線レベルでの精度を保ちながら位置推定を達成して大きいほど、正確にスキャンマッチングされているいることが確認できる。計算時間のグラフは、横軸といえる。しかし、TPはLiDARのスキャンデータが時間軸、縦軸がスキャンデータ一つのスキャンの各ポイントと地図データの最近傍点との距離や、マッチングに要する実行時間（ms）である。Velo-

スキャンデータのポイント数に依存するため、正しdyne LiDARは、10Hzで動作するため、スキャンデー

くマッチングされている場合でも、実験場所や環境タの計測周期は100msである。従って、一つのスキャに応じて、値の分布が異なる。

ンのマッチングが100ms以内で完了していれば、リFig. 3は、各実験場所での走行開始から終了までアルタイムに位置推定ができているといえる。あまのログデータを用いたNDTスキャンマッチングに

市 の デ ー タ で は、 走 行 中、 実 行 時 間 が20msか らよる位置推定から得られる走行軌跡、位置推定の実30ms程度で推移しており、Velodyne LiDARの計測

行時間の推移およびTPの推移である。紙面の都合上、周期に十分間に合っており、リアルタイムなスキャ

幸田町

一宮市

南知多町

あま市

Fig. 3

各実験場所でのスキャンマッチングから得られた走行軌跡、マッチングの計算時間の推移、TPの推移

IATSS Review Vol. 42, No. 2（ 51 ）

Oct., 2017

134

橘川雄樹、加藤真平、赤井直紀、竹内栄二朗、枝廣正人

ンマッチングによる位置推定がなされていることが加させた場合でも、スキャンマッチングが収束しな分かる。

くなり、位置推定が破綻してしまった。

また、TPは、スキャンマッチングがどれだけ正６．考察

確であるかの指標であり、値が大きいほど地図デー
タとスキャンデータがマッチングしている値である。

本実証実験で、走行データを計測し、位置推定のあま市でのデータでは、走行の開始から終了までおテストを行った15カ所中13カ所は走行開始から終了

およそ2.0以上をキープしており、位置推定が安定までNDTスキャンマッチングによる位置推定が問しているといえる。

題なく可能であった。また、南知多町では、デフォ

Fig. 3の一宮市およびFig. 3には掲載されていな

ルトのパラメーターでは走行の途中でスキャンマッ

い長久手市、春日井市、みよし市、設楽町、岡崎市、チングが収束しなくなり、位置推定が破綻してしま

刈谷市、豊田市、豊明市、犬山市、田原市、安城市

う部分があったが、パラメーターを調整することにについても、あま市と同様に、位置推定精度は終始より、その部分での位置推定が可能であった。しか安定しており、実行時間も100ms以内、TPも走行し、幸田町では、パラメーター調整を行ったとして開始から終了まで急激に低下する箇所はなかった。

も、スキャンマッチングが破綻してしまった。

幸田町、南知多町については、走行の一部でスキャ以上より、ある程度の建造物や地物があり、スキャンマッチングが正確に行われない場面があった。ス

ンデータに３次元形状が存在すれば、NDTスキャキャンマッチングが正確に行われない場所は、幸田町では水田に囲まれた場所、南知多町では道路の両側が崖の斜面と海、といったようにいずれも建造物が少なく、スキャンマッチングに用いる３次元情報が乏しい箇所であった。Fig. 4、Fig. 5はそれらの箇所の３次元地図である。
そこで、より多くのスキャンデータのポイントを用いてスキャンマッチングをするために、ボクセルグリッドフィルターのボクセルサイズを2.0mから1.0mに変更して、スキャンマッチングを試みた。そFig. 4 幸田町で位置推定が破綻してしまった箇所の３次元地図の結果、南知多町ではスキャンマッチングが破綻していた箇所も破綻なくマッチングが可能であった。
Fig. 6は、そのときの走行軌跡、計算時間の推移、TPの推移である。Fig. 3の南知多町の図と比較して、
x=-15,200、y=-14,400（t=820）周辺において、スキャンマッチングが収束せず、位置推定が破綻していたものが、Fig. 6では、位置推定が正しく継続できていることが確認できる。しかし、幸田町のデータでは、ボクセルグリッドフィルターのグリッドサイズ

Fig. 5を小さくして、マッチングに用いるポイント数を増Fig. 6

南知多町で位置推定が破綻してしまった箇所の３次元
地図

南知多町において、ボクセルグリッドフィルターのボクセルサイズを1.0mに設定したときの、スキャンマッチングから得られた走行軌跡、マッチングの計算時間の推移、TPの推移

国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2（ 52 ）

平成 29 年 10 月

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自動運転実証実験：位置推定精度の検証

ンマッチングによる高精度な位置推定は可能であり、れるが、一部の環境ではスキャンマッチングが収束

自動運転の位置推定手法として、活用し得る手法でせず、位置推定が破綻してしまう場面もあった。そあると考える。しかし、建造物や地物が少なく開けのような場所では、パラメーターチューニングをた場所といった、３次元形状に乏しい場所であると、行ったり、他のセンサーデータをフュージョンしたNDTスキャンマッチングによる位置推定が困難なりすることによって、位置推定を精度向上させるこ場合がある。とが可能であることを紹介した。

このような場所においても、NDTスキャンマッ

今後、自動運転車にIoTの導入が進み、各地で計チングによる安定的な位置推定を実現するための手測されたセンサーデータを収集し、それらをビッグ法として、車載IMU＊４ やオドメトリ＊５ の情報を用データとして解析することによって、自動運転車のいる手法が考えられる。LiDARの計測周期の100ms

安全性向上にとどまらず、さらなる交通の効率化にでの移動分や向きの変化をIMUやオドメトリからも貢献できるだろう。

取得することができるので、それらの情報を用いる
参考文献

ことにより、LiDAR単体でスキャンマッチングを行う場合より、安定的な位置推定が可能であると考

１）アイサンテクノロジー▶http://www.aisantec.co.jp/

える。
一般的に、GNSS＊６は建造物が多い都市部では、

２）H28年度愛知県15市町自動走行実証推進事業報
告サイトマルチパスといった要因により誤差を多く含む場合▶https://www.aisantec-automobile.com/が多いが、３次元地図とLiDARのスキャンデータのスキャンマッチングという観点から見れば、建造

３）ZMP RoboCar▶http://www.zmp.co.jp/products/robocar̲top

物が多い都市部の方が位置推定は安定しているといえる。逆に、GNSSの誤差が少ないといわれている

4）Autoware 開発者サイト▶https://github.com/CPFL/Autoware

開けた環境の場合だと、スキャンマッチングによる

５）Kato, S., Takeuchi, E., Ishiguro, Y., Ninomiya, Y.,

位置推定が安定しにくいといえる。
今後、自動運転車両の位置推定は、車両が走行す

Takeda, K., Hamada, T.: An Open Approach to

る環境に応じて、手法の切り替えや複数の位置推定

Autonomous Vehicles, IEEE Micro, Vol. 35,

手法のフュージョンといったことも必要であると考No. 6, pp. 60-68, Nov.-Dec. 2015

える。例えば、市街地であればスキャンマッチング

６）アイサンテクノロジーモービルマッピングシス

を用い、高速道であれば３次元形状が少なく、スキャテム

ンマッチングでは十分な精度が出ないため、GNSS▶http://www.whatmms.com/の情報と白線などの路面標示を用いる手法をフュー

７）Takeuchi, E., Tsubouchi, T.: 3-D scan matching
using improved 3-D normal distributions trans-

ジョンするといった方法が考えられる。

form for mobile robotic mapping, IEEE/RSJ

７．おわりにInternational Conference on Intelligent Robotsand Systems, 2006

本稿では、平成28年度に愛知県15市町で実施された自動運転実証実験での、自動運転車両の自己位置

８）Magnusson, M., Lilienthal, A., Duckett, T.: Scan

推定を検証した。スキャンマッチングによる自己位

registration for autonomous mining vehicles

置推定は、多くの市街地においては自動運転システ

using 3D-NDT, J. Field Robotics, 24:80, 2007

ムに求められる十分な精度とリアルタイム性が得ら

Inertial Measurement Unit：慣性計測装置。角速度および加速度を計測するセンサー＊５ 車輪の回転量から車両の移動量を推定する手法＊６ Global Navigation Satellite System：衛星測位システム＊４

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Oct., 2017