TRI-AD、自動運転用一般道高精度地図生成の実証実験に成功　　　～精度向上に向け、さらなるパートナー連携～

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トヨタの自動運転ソフトウェアの先行開発を行うトヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・デベロップメント株式会社（以下：TRI-AD）は、従来コストがかかるため、広範囲での網羅が難しく自動車専用道路に限られていた高精度地図生成に対する効果的な手法を追及してきました。この度、複数のパートナーと実証実験を実施し、自動運転に必要な相対精度：50cm程度以下の地図生成が可能であることを確認しました。
今回の実証実験では、以下の2点を検証し、いずれも高精度地図生成に有効であるという結果を得ました。

専用の計測車両を使用せずに、衛星や一般車両から得られる画像データなどを元にして、自動運転用の地図情報を生成する


TRI-ADの自動地図生成プラットフォームであるAutomated Mapping Platform（以下：AMP）上の車両データのデータ形式を変換し、アルゴリズムを補正することにより、他社のプラットフォームで活用する

これらの実験成果を活用することで、自動運転用地図の更新期間の短縮、エリアの拡大、作成および維持コストの大幅な削減が期待できます。

各実験の概要は以下の通りです。

宇宙技術ソリューションをリードするマクサー・テクノロジーズ社（以下：Maxar）、日本のITサービスを牽引する株式会社ＮＴＴデータ（以下：ＮＴＴデータ）とTRI-ADは、2019年4月25日より3社合同で高解像の衛星画像を用いた自動運転用高精度地図の自動生成に向けた実証実験を行いました。その中で、衛星画像に写る自動車や影、建物の倒れこみによる遮閉などの地図以外の要素を自動で解析、除去、補正することで、必要な地図情報を自動抽出することに成功しました。東京23区と海外6都市で、自動運転制御に活用できる相対精度：25cm程度※1の地図生成を実現し、自動運転用地図として有用であることを確認しました。（図1~3参照）


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図1．衛星画像（海外）
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図2．自動車等の除去と画像補正
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図3．地図情報抽出


道路インテリジェンスのプラットフォームを提供するCARMERA Inc.（以下：CARMERA）とTRI-ADは、東京23区と米国2都市で、一般車両にも搭載可能なドライブレコーダーを使用した自動地図生成技術の検証を行いました。この中で、ドライブレコーダーのデータのみで自動運転に必要な相対精度：40cm程度※1の地図生成に成功しました。両社が連携し、CARMERAのReal-Time Events and Change Management engineと同じマシンラーニング技術などを使用することで、自動運転に必要な最新情報を判別し、HDマッピング・システムに送信、更新することが数分でできるようになります。これにより、AI認識に必要な画像データを収集し、幅広いエリアの地図生成の可能性について実証できました。


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図4．郊外道路の標識配置マップ
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図5．都会の道路レベルの特徴点検知


TRI-ADは、位置特定技術をリードするTomTom International BV.（以下：TomTom）と新たな実証実験を行いました。その中で、TRI-ADが集めたAMPの車両データの信頼性を検証し、TomTomのクラウドベースの地図生成プラットフォーム用にデータ形式を変換し、TomTom独自のアルゴリズムを活用して入力することで、自動運転に必要な車線情報を含む一般道高精度地図の生成と更新に成功しました。


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図6．高精度地図上でのレーンマーク


TRI-ADは、新たに世界をリードする位置情報データおよび位置情報技術のプラットフォームを提供するHERE Technologies（以下：HERE）との共同実証実験も行い、TRI-ADの車両データの位置誤差をHEREの高度セルフヒーリング技術で補正することにより、自動運転に必要な車線情報を含む一般道高精度地図の生成に成功しました。車両データをHERE Platformに入力することで、HERE独自のアルゴリズムで高精度の一般道地図を自動生成することができます。同社のHD Live Mapは既に世界有数の自動車メーカーのレベル3自動運転開発プログラムにおいて採用されています。


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図7．自動生成された高精度地図

TRI-ADの Automated Driving Strategy and Mappingの Vice President であるマンダリ・カレシーのコメント
「Maxar、ＮＴＴデータとCARMERAとのこれまでの実証実験の成果および、新たな実証実験パートナーであるTomTom、HEREとの成果を発表できることを、大変嬉しく思います。人々にとって自動運転がより安全で身近な技術となる未来にまた一歩近づきました。さらに精度を向上させるため、今後もパートナー企業との連携を進めて参ります。」と述べました。
以上


注釈
※1　本実証実験の対象地区のうち、データ精度の良好な一部条件においての参考値。