Driving Intelligence Validation Platform

自動運転の安全性評価シミュレーション構築についての研究
神奈川工科大学 教授 井上 秀雄
Weather Forecast
AD* safety Assurance

For Validation & Verification Methodology* AD : Automated Driving

DIVP® Consortium

自動運転の安全性評価シミュレーション構築についての研究

1

目次

背景と目的

研究成果

まとめ

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Project outcome at SIP-adus Nov-10th 20202

環境、空間描画、センサモデルが一体となった実現象と一致性の高いセンサモデル構築は、AD/ADASの安全性論証をバーチャル環境で実施する為の要諦である
モチベーション ; 実現象と一致性の高いセンサモデル構築
バーチャル評価

実験評価
Public Road

SILS／MILS

Proving Ground（Software in the Loop／Model in the Loop）

要写真変更（Adobe）
Connect

Camera

Radar

LiDAR

Connect

HILS

VILS

（Hardware in the Loop）（Vehicle in the Loop）

実現象と一致性の高いセンサモデル構築

Source : Kanagawa Institute of technology, MITSUBISHI PRECISION CO.,LTD., DENSO Corporation, Pioneer Smart Sensing Innovations Corporation, Hitachi Automotive Systems, Ltd.

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実験計測に基づくシミュレーション評価環境の構築を目指し、センサメーカを含む産学エキスパート10団体により研究開発を進める
DIVP® 設計
実
環
境

クルマ

外界

物理現象に基づく仮想モデル化

センサモデル

環境モデル
テストデータ生成

空間描画

Open DRIVE

Open SCENARIO

Nihon Unisys, Ltd

仮想
環
境

5

環境条件

4

移動物体

3

一時的な変化

2

路上物標

1

道路形状

車両挙動

測定と検証

測定と検証

環境

自動運転制御センサ

知覚Camera モデル

認識

自動運転モデルCamera モデル

性能検証
 本来性能 性能限界 センサ不調
 交通外乱 ヒューマンエラー

Sony Semiconductor
Solutions Corporation

可視光線
パス/レイトレース

テストデータ
生成ツール

ミリ波
レイトレース

知覚

認識

Radar モデル

Radar モデル

車両挙動
リスク予測モデル

知覚認識
経路走行計画

LiDAR モデル

近赤外光
レイトレースフュージョン

知覚

認識

運動制御

標準的なI/Fを備えたプラットフォーム
Nihon Unisys, Ltd
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研究成果
 実現象と一致性の高いセンサモデル
 Community Groundでの検証

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各センサ検出原理に基づき物理現象をバーチャルモデル化、センサ内部はさらに精緻な再現を目指し、イメージセンサのモデル化に取組む
Camera検出原理の例

Sony Semiconductor
Solutions Corporation

光源

環境イメージ対象となる物標

Camera Radar

LiDAR

Ray tracing

さらに、精緻な知覚出力のため、センサ内部を精密に仮想化

センサ内部

フロントウィンドウ

インプット

レンズ

イメージセンサ

Sony Semiconductor
Solutions Corporation

光電変換（Photoelectric conversion）
信号処理（Raw Signal Processing）

ISP*/認識部

アウトプット* Image Signal Processor
Source : SOKEN, INC, Sony Semiconductor Solutions Corporation

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Camera Simでは、屋内・および屋外晴天時での一致性検証を実施し20%程度の差、これは概ね実機バラつきと同程度であることから、Camera性能評価への有効性を確認
Sony Semiconductor
Solutions Corporation

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）

明るさはほぼ近い印象* 8bit in 24bit
Source : Sony Semiconductor Solutions Corporation, SOKEN, INC

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LiDAR Simでは高精度を保証しながら高速化を実現、一致性の高いシミュレーションが可能に
LiDARシミュレーション結果

Nihon Unisys, Ltd

Source： Nihon Unisys, Ltd

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ミリ波Radarモデルの実装を完了、物理現象の評価が可能なシミュレーションに昇華することができた
Radarシミュレーション結果

Nihon Unisys, Ltd

Source : SOKEN, INC

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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

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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

Source : Nihon Unisys, Ltd, Kanagawa Institute of technology

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代表的な不調である、車両間のすり抜けシーンで、低分解能Radarでは、正しい位置に知覚出力が得られないことが再現でき、センサの性能評価が可能に
Radar性能評価の例

低分解能

高分解能

Source ： DENSO Corporation, Kanagawa Institute of Technology

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研究成果
 実現象と一致性の高いセンサモデル
 Community Groundでの検証

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FY19ではラボにおける基礎検証を実施、FY20ではPGを使ったNCAPシーン・不調シーンを用いた実験検証を実施、年度末にむけVirtual-Community Groundへ拡張していく
検証のフレームワーク
現実の物理現象ベースの取組み

拡張のロードマップ

研究室

差分の分析
対策検討

シミュレーション
モデル構築

実際の交通環境

動的検証

システム定義拡張Community Ground（お台場、首都高C1）

Proving Ground

センサ不調を引起す環境

一致性検証

実験による特性計測

静的検証

NCAP

基礎検証

Source : DENSO Corporation, SOKEN, INC, MITSUBISHI PRECISION CO.,LTD.

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DIVP🄬は、シミュレーションでセンサ不調の検証を可能にし、ADの安全性を保証するためのVirtual-PG /CGを構築することに重点を置いている
センサ不調シーンの事例
反射やミリ波伝播へ影響する環境

検出困難な対象物
黒革のジャケット

近接した複数車輌

夜間

ミリ波のマルチパス

段ボール

濡れた路面

雨

太陽光、逆光

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Virtual-PGによるEuro-NCAP実現を目指し、2025年に向けて継続的な拡張を実施
Euro-NCAPシミュレーション ; 歩行者車影飛び出しシナリオ
歩行者車影飛び出しシナリオ

Cameraシミュレーション

LiDARシミュレーション

Source : Kanagawa Institute of technology

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道路形状から交通参加者の配置と動きの設定まで、任意の交通環境の組み立てが可能に
並行して雨や逆光等の環境因子のモデル化も進める
Virtual-PGの構築
J-town交差点における交通環境の再現

雨の再現

逆光の再現

*： Virtual Proving GroundSource ： MITSUBISHI PRECISION CO.,LTD.

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実際の交通環境におけるセンサ不調を再現する為、お台場Virtual Community Groundを構築しAD安全性検証を実施
Virtual Community Ground※映像は開発中のものにつき、実際の仕様とは異なる場合があります。
Source： 三菱プレシジョン（株）提供画像

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まとめDIVP® Consortium

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まとめ DIVP®は、センサ評価を中心に据えた安全性検証のアプローチにより、より安全なAD/ADASモビリ
ティ社会構築に貢献する
 DIVP® は、国際的団体との連携に基づきインターフェース、及びリファレンスモデル構築プロセスの国際標準化に貢献する
DIVP®の目的

AD安全性論証における位置付け
Regulation

CommonStrategy
Towards
GlobalSafetyAssurance

Standard

Sim
Assessment

Sim
IF de-fact

Safety Assurance Platform
Perception
Scenario DB
Virtual testing
AssetSpaceSensor
data baseenvironment
modelmodel

Scenario Analysis Evidence

Proof-of-concept(Simulation validation)

Government Funding project 標準のオープンインターフェース
Proprietary inVehicle
OEMs & Tier1s Dynamics
AD/ADASapplication

ACT 妥当性の有る一致性検証に基づく、標準的な評価プラットフォーム
 環境とセンサのペアモデルに基づく、現実環境との一致性を高める取組み

Source ： JAMA presentation

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END
Tokyo Odaiba FOT area → Virtual Proving Community Ground

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