JP6811335B2

JP6811335B2 - 自動運転シミュレータ及び自動運転シミュレータ用地図生成方法

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Publication number: JP6811335B2
Application number: JP2019545005A
Authority: JP
Inventors: 了太三田; 貢片山; 道雄森岡
Original assignee: Hitachi Automotive Systems Ltd
Current assignee: Hitachi Astemo Ltd
Priority date: 2017-09-29
Filing date: 2018-09-19
Publication date: 2021-01-13
Anticipated expiration: 2038-09-19
Also published as: JPWO2019065409A1; WO2019065409A1

Description

本発明は、自動運転制御システムを搭載した車両が道路を自動で走行する状態をシミュレーションにより再現する自動運転シミュレータ及び自動運転シミュレータ用地図生成方法に係り、特に自動運転シミュレータで使用する地図を生成する地図生成装置を含む自動運転シミュレータ及び自動運転シミュレータ用地図生成方法に関する。

近年、自動運転制御システムを搭載した車両による、車両の自動運転が実用化の方向にあるが、一般道路での走行に際し、その前提として自動運転制御システムの機能についての十分な検討を必要とする。係る一般道路走行前の事前検討においては、想定するテストケースにおける自動運転制御システムの応動を評価することになるが、自動車分野の複雑化する自動運転制御システムの評価では、そのテストケースの数が膨大となり、実際の車両（実車という）を使ったテストだけでは評価が困難である為、ＨＩＬＳ（ＨａｒｄｗａｒｅＩｎｔｈｅＬｏｏｐＳｉｍｕｌａｔｏｒ）のようなシミュレーションを活用する事が一般的になってきている。

ＨＩＬＳとは、評価対象となる制御システム（自動運転制御システム）には実物を用い、それ以外の車両要素についてはモデル化し、これらを組み合わせて評価装置を構築することで、実際の制御システムを仮想世界にて評価するツールであり、例えば特許文献１が知られている。

特開２００５−３３７９２５号公報

自動運転制御システムでは、実車に備え付けられたレーダやカメラ等のセンサの情報と、実車の位置座標を示すロケータの情報と、走行可能なレーンを示す自動運転用の地図情報（自動運転地図データという）から、自動運転制御を実行するコントローラ（自動運転ＥＣＵという）が走行計画を判断して実車の自動運転を実現している。この走行可能なレーンを示す自動運転地図データは、実在する道路と自動運転地図データの座標ズレが１０〜２０ｃｍの位置精度で作られている。また、自動運転地図データの作成にあたっては、実在する道路を計測車両で走行させ、ＧＰＳデータ、レーザスキャンデータ、カメラ映像データ等を取得し、それらを専用のツールや人による手作業で作成されていた。

これら実車による自動運転制御システムを、ＨＩＬＳを用いたシミュレータによる評価装置に置換えて自動運転実験を行う場合は、この自動運転地図データの機能もシミュレータで実現することが必要になってくる。また、シミュレータで再現させる仮想世界の道路（シミュレーション地図という）と自動運転地図データとが１０〜２０ｃｍの位置精度とする必要もあった。

自動運転ＥＣＵに対するシミュレータを形成するに当り、シミュレータの主要な機能である自動運転地図データをどのように実現するのかを検討した。当初、地図会社の作成する自動運転地図データを入手し、そのままシミュレータに実装し使用する事を考えた。

この場合、シミュレーション地図で定義する道路（例えば公道）と同じ道路について、地図会社が自動運転地図を持っているのであれば、そのままシミュレータに実装し使用する事も良い。しかし、例えば自社のテストコース等プライベートな道路でシミュレートする場合には、入場規制等の理由から地図会社がそのテストコースの自動運転地図データを既に持っている事は通常考えられない。

然るに、自動運転ＥＣＵに対するシミュレータを形成するために、自動運転ＥＣＵの製造者あるいはシミュレータの製造者が、自動運転地図を新規に作成しようとすると、テストコース上を計測車両で走行させ、その取得したデータから自動運転地図データを作成することになるので費用と工数がかかるという問題が出てくる。また、例えば極端な勾配路を使った限界性能評価の為に実在しない道路をシミュレータで再現する場合には、計測車両を走行させる道路が実在しない事から地図会社に依頼する事も困難であった。

次に、シミュレーション地図のデータ（シミュレーション地図データという）からのデータ変換で、自動運転地図データを作成しようと考えた。シミュレーション地図は、シミュレータメーカが提供するシミュレーション地図作成機能のＧＵＩ（ＧｒａｐｈｉｃａｌＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅ）で任意に入力が出来る。入力したシミュレーション地図は、シミュレータ内にシミュレーション地図データとして保存される。

従って、これを参照して使用したいが、シミュレータメーカでシミュレーション地図データのフォーマットを開示していない事から内容を参照出来ないという問題があった。

以上のことから本発明の目的は、自動運転制御システムを搭載した車両が道路を自動で走行する状態をシミュレーションにより再現する自動運転シミュレータにおいて、自動運転制御に必要な自動運転地図データをシミュレーション地図から精度良く生成する事ができる自動運転シミュレータ及び自動運転シミュレータ用地図生成装置を提供することにある。

上記課題を解決する為に、本発明においては、「自動運転車両に搭載されて自動運転車両の自動運転を行う自動運転ＥＣＵに対して模擬信号を与えて仮想道路上で自動運転車両を走行させ、自動運転ＥＣＵの機能を検証するための自動運転シミュレータであって、自動運転制御ＥＣＵを搭載した自動運転車両の自動運転ＥＣＵ以外の部分の各機能を模擬するモデルを備え、モデルからの信号を自動運転ＥＣＵに与えるリアルタイムシミュレータと、リアルタイムシミュレータ内のモデルを制御するコンピュータにより構成され、コンピュータは、リアルタイムシミュレータ内のモデルからの信号を自動運転ＥＣＵに与えて
仮想道路上で自動運転車両を走行させ、リアルタイムシミュレータ内のモデルから、自動運転車両を仮想道路上で自動運転走行させたときのログデータを取得し、ログデータから自動運転用の地図データを作成する自動運転シミュレータ。」のように構成したものである。

また本発明は、「自動運転車両に搭載されて自動運転車両の自動運転を行う自動運転ＥＣＵで使用する地図データを作成するための自動運転シミュレータ用地図作成方法であって、自動運転制御ＥＣＵを搭載した自動運転車両の自動運転ＥＣＵ以外の部分の各機能を模擬するモデルを備え、モデルからの信号を自動運転ＥＣＵに与えるリアルタイムシミュレータと、リアルタイムシミュレータ内のモデルを制御するコンピュータにより構成され、コンピュータは、リアルタイムシミュレータ内のモデルからの信号を自動運転ＥＣＵに与えて仮想道路上で自動運転車両を走行させ、リアルタイムシミュレータ内のモデルから、自動運転車両を仮想道路上で自動運転走行させたときのログデータを取得し、ログデータから自動運転用の地図データを作成する自動運転シミュレータ用地図作成方法。」のように構成したものである。

本発明によれば、シミュレータで使用する自動運転地図データを、シミュレーション地図の走行ログデータから作成するので、従来、地図会社に依頼する場合の費用や工数を削減する事が出来る。また、シミュレーション地図データの座標情報を走行ログデータからそのまま取得出来る為、シミュレーション地図の道路と自動運転地図データとの位置ズレが原理的に無く、精度良く自動運転地図データを作成出来る。

本発明の実施例に係る自動運転地図データ生成のプロセスを示すフローチャート。自動運転制御システムを搭載した実車の構成例を示す図。自動運転シミュレータと自動運転ＥＣＵ３の接続関係を示す図。自動運転シミュレータ１００の具体的な構成例を機能の観点から示す図。リアルタイムシミュレータ２の具体的な構成例をハード構成の観点から示す図。コンピュータ１の具体的な構成例をハード構成の観点から示す図。楕円コースを上から見た図。自動運転地図データ８を、縦軸を経度、横軸を緯度にして示す図。自動運転地図データ８を横から見た図。シミュレーション地図作成部１１で道路を作成する様子を示す図。ユーザ入力により作成した楕円コースの道路を示す図。シミュレーション地図と道路ＩＤの関係を示す図。シミュレーション地図の全ルートを走行する走行ルートを示す図。取得した走行ログデータ９の走行ルート１の座標分布２７を示す図。取得した走行ログデータ９の走行ルート２の座標分布２８を示す図。走行ログデータ９の取得方法を示す図。走行ログデータ９の内容の一例を示す図。走行ログデータ９の座標点と道路ＩＤの関係を示す図。道路ＩＤ毎の走行ログ分割データを示す図。処理ステップＳ５の詳細処理内容を示すフローチャート。道路ＩＤ１の走行ログ分割データ２９の中から図１４ａに示される最初の座標点と最後の座標点を抽出することを示す図。走行ルート１と走行ルート２における最初の座標点と最後の座標点の具体的な三次元情報を示す図。最後の座標点を統合処理した後の具体的な三次元情報を示す図。道路種別判定テーブルの例を示す図。

以下、本発明の実施例に係る自動運転シミュレータ及び自動運転シミュレータ用地図生成装置について図面を用いて詳細に説明する。

本発明の実施例に係る自動運転シミュレータ及び自動運転シミュレータ用地図生成方法について説明する前に、自動運転制御システムを搭載した実車の構成例について図２で説明する。

図２に例示する実車に搭載される自動運転制御システムは、その機能を大別すると、自動運転ＥＣＵ３と、地図・ロケータユニットＵ１と、センサＳと、車両制御部Ｄにより構成されている。このうち自動運転ＥＣＵ３は、地図・ロケータユニットＵ１から地図情報と位置情報を得、またセンサとしてカメラセンサＳ１から画像情報、レーダセンサＳ２から距離の情報を得て、車両制御部ＤであるエンジンＤ１，ステアリングＳ２，ブレーキＳ３の各操作量を定める。なお、地図・ロケータユニットＵ１は、地図機能ＭＤ５と、ロケータ機能ＭＤ４を含んでおり、ロケータ機能ＭＤ４は、ＧＮＳＳ（位置情報）を受信して自車位置を定め、地図機能ＭＤ５では自動運転地図データ８を受信する通信ユニットＵ２を備えている。

ＨＩＬＳのようなシミュレーションを活用した自動運転シミュレータは、図２における自動運転制御システムを搭載した実車の自動運転ＥＣＵ３以外の部分をシミュレートするものである。図３は、自動運転シミュレータと自動運転ＥＣＵ３の接続関係を示す図である。図３にその概要を示しているように、自動運転シミュレータ１００は、リアルタイムシミュレート２とコンピュータ１で構成され、自動運転シミュレータ１００に、実機の自動運転ＥＣＵ３あるいは仮想の自動運転ＥＣＵモデルを接続して使用される。

ここで、自動運転ＥＣＵ３は、自動運転制御システムで車両制御を判断するＥＣＵである。また仮想の自動運転ＥＣＵモデルは、パソコンなどを用いて構成された自動運転ＥＣＵのモデルである。実機の自動運転ＥＣＵ３は、ハード設計、ソフト設計が完了して、例えば製品化段階にあるものであるが、仮想の自動運転ＥＣＵモデルは将来製品化を予定しており、その機能の検証のために、パソコン上でソフト的に構成した自動運転ＥＣＵのモデルである。本発明において、以下の説明では自動運転ＥＣＵ３と自動運転ＥＣＵモデルを区別せず、自動運転ＥＣＵ３というときには、自動運転ＥＣＵモデルも含む概念として示すことにする。

また図３において、コンピュータ１とリアルタイムシミュレータ２との通信は高速シリアルバス４で接続され、リアルタイムシミュレータ２と自動運転ＥＣＵ３の通信は車載用のＣＡＮ及びＥｔｈｅｒｎｅｔ５で接続される。

図４は、自動運転シミュレータ１００の具体的な構成例をモデル機能の観点から示している。ここではまずリアルタイムシミュレータ２の構成と機能について説明し、その後にコンピュータ１の構成と機能について説明する。

図４において、リアルタイムシミュレータ２は、図２における自動運転制御システムを搭載した実車の自動運転ＥＣＵ３以外の部分をシミュレートしているが、シミュレートする具体的なシミュレーションモデルＭＤとしては、以下のものを備える。

これらは、車両の環境を模擬する環境モデルＭＤ１、図２の車両制御部ＤであるエンジンＤ１，ステアリングＳ２，ブレーキＳ３を模擬した車両モデルＭＤ２，図２のセンサであるカメラセンサＳ１、レーダセンサＳ２を模擬したセンサモデルＭＤ３，図２の地図・ロケータユニットＵ１のうちロケータ機能ＭＤ４を模擬したロケータモデルＭＤ４，図２の地図・ロケータユニットＵ１のうち地図機能ＭＤ５を模擬した自動運転地図送信モデルＭＤ５などである。なお、環境モデルＭＤ１としては、さらに道路、地物、周辺車両、歩行者、全ルート走行についてのドライバなどを個別に模擬している。また自動運転地図送信モデルＭＤ５は、自動運転地図データ８を含んで構成されている。

上記した各モデルの構成と機能は、後述するコンピュータ１により適宜制御或は調整され、各モデルにより得られたシミュレータデータは、通信設備である車載用のＣＡＮ及びＥｔｈｅｒｎｅｔ２６を介して自動運転ＥＣＵ３に与えられる。このときに自動運転ＥＣＵ３に与えられるシミュレータデータは、車両モデルＭＤ２からの車両制御情報，センサモデルＭＤ３からのセンサ情報，ロケータモデルＭＤ４及び自動運転地図送信モデルＭＤ５からの地図・ロケータ情報などである。

図４は、リアルタイムシミュレータ２を、シミュレートするモデル機能の観点から整理しているが、図５はリアルタイムシミュレータ２をハード構成の観点から整理した図である。

図５に示されるようにリアルタイムシミュレータ２には、コンピュータ通信部１８と、シミュレーション実行部１９と、シミュレーションモデルＭＤと、ＣＡＮ・Ｅｔｈｅｒｎｅｔ変換部２６を有している。コンピュータ通信部１８は、コンピュータ１と高速シリアルバス４で通信する装置である。シミュレーション実行部１９は、シミュレータ用の高性能な計算機で、シミュレーションモデルＭＤの計算をリアルタイムで実行する。ＣＡＮ・Ｅｔｈｅｒｎｅｔ変換部２６は、シミュレーション実行部１９の計算結果と、電気信号とを変換する装置である。この電気信号とは、ＣＡＮ及びＥｔｈｅｒｎｅｔ信号の事である。また、ＣＡＮ・Ｅｔｈｅｒｎｅｔ変換部２６は、自動運転ＥＣＵ３と接続され、車載用のＣＡＮ及びＥｔｈｅｒｎｅｔ５で通信する。

再度図４に戻り説明する。図４において、コンピュータ１は各種の演算部とデータベースにより表されている。このうち演算部は、シミュレーションモデル作成部１０と、シミュレーション地図作成部１１と、自動運転地図生成部１２と、シミュレータ制御部１３と、シミュレーションＣＧ描画部１４である。またデータベースとして、シミュレーションモデルデータ６、走行ログ９、シミュレーション地図データ７、自動運転地図データ８についてのデータベースを備えている。またコンピュータ１は、入力部１６と表示部１５を備えている。なおコンピュータ１とリアルタイムシミュレータ２の間は、シミュレータ／コンピュータ通信部により結合されている。

図４のコンピュータにおいて、シミュレーションモデル作成部１０は、シミュレーションモデルデータ６を作成するソフトウェアである。シミュレーション地図作成部１１は、シミュレーション地図データ７を作成するソフトウェアである。自動運転地図生成部１２は、自動運転地図データ８を作成するソフトウェアである。シミュレータ制御部１３は、リアルタイムシミュレータ２を制御するソフトウェアで、シミュレーションの実行や停止等の制御を行う。また、シミュレータ制御部１３は、リアルタイムシミュレータ２の計算結果を走行ログデータ９として作成する。シミュレーションＣＧ描画部１４は、リアルタイムシミュレータ２の計算結果をＣＧ（Ｃｏ８ｕｔｅｒＧｒａｐｈｉｃｓ）で描画するソフトウェアである。

図４は、コンピュータ１を、制御機能の観点から整理しているが、図６はコンピュータ１をハード構成の観点から整理した図である。ハード構成的に表すと、コンピュータ１は、上記した演算部、シミュレータ通信部１７、入力部１５、表示部１６が共通バスで接続されて、構成されている。

このうち表示部１５は、コンピュータ１の液晶型ディスプレイで、シミュレーションＣＧ描画部１４のＣＧ映像の他、シミュレーションモデル作成部１０と、シミュレーション地図作成部１１と、自動運転地図生成部１２と、シミュレータ制御部１３の操作画面を表示する。入力部１６は、コンピュータ１のキーボードとマウスである。シミュレータ通信部１７は、リアルタイムシミュレータ２と高速シリアルバス４で通信する装置である。なお、図４において、コンピュータ１とリアルタイムシミュレータ２の間を接続するシミュレータ／コンピュータ通信部は、シミュレータ通信部１７、高速シリアルバス４、コンピュータ通信部１８を含む部分である。

次に図４、図５、図６を参照して一連のシミュレート動作について説明する。ここではまず、ミュレータ制御部１３が機能して、シミュレーションモデルデータ６と、シミュレーション地図データ７と、自動運転地図データ８を、リアルタイムシミュレータ２へダウンロードすることで、シミュレーションモデルＭＤ内の各モデルが構築される。

構築されるシミュレーションモデルＭＤ内のモデルは、走行環境を模擬する環境モデルＭＤ１と、実車を模擬する車両運動モデルＭＤ２、センサモデルＭＤ３、ロケータモデルＭＤ４、自動運転地図送信モデルＭＤ５である。環境モデルＭＤ１は、道路、地物、周辺車両、歩行者、ドライバを定義するモデルで、ダウンロードされたシミュレーション地図データ７から道路や地物を再現する。車両運動モデルＭＤ２は、自車両の車両運動を定義するモデルで、車輪速、操舵角、ヨーレイト、横加速度等の車両情報を出力する。センサモデルＭＤ３は、自車両に付帯するセンサを定義するモデルで、自車両から見たレーンやオブジェクトのセンサ情報を出力する。ロケータモデルＭＤ４は、自車両の位置を定義する。自動運転地図送信モデルＭＤ５は、ダウンロードされた自動運転地図データ８を送信する。これら道路、地物、周辺車両、自車両等は、リアルタイムシミュレータ２で仮想的に再現された物である。

次に自動運転シミュレータのユーザは、シミュレータ制御部１３からシミュレーション実行部１９（図５）を制御させ、シミュレーションモデルＭＤの計算をシミュレーション実行部１９で実行させる。シミュレーション実行部１９の計算結果は、ＣＡＮ・Ｅｔｈｅｒｎｅｔ変換部２６によって、自動運転ＥＣＵ３にＣＡＮ及びＥｔｈｅｒｎｅｔ５で通信される。これによりユーザは、自車両が道路を走行する時の車両情報と、センサ情報と、ロケータ位置と、自動運転地図データをシミュレーションによる計算結果から自動運転ＥＣＵ３へ入力する事が出来るので、実車で行う実験を自動運転シミュレータでも行えるようになる。

一方、自動運転ＥＣＵ３は、入力されたセンサ情報と、ロケータ位置と、自動運転地図データから自車両の周辺状況を認識し、これに基づいて車両制御を判断する。車両制御として例えば直線路を走行する自車両の手前にカーブ路が近づいた時、自動運転ＥＣＵ３にはカーブ路を示すレーン情報がセンサ情報として入力される。自動運転ＥＣＵ３は、自車両の周辺状況を認識し、カーブ路から逸脱しない様に横加速度制御値をリアルタイムシミュレータ２へ出力する。

リアルタイムシミュレータ２は、入力された横加速度制御値で車両運動モデルＭＤ２を再計算し操舵角を変更する。操舵角が変更されると、自車両の向きと位置が更新されカーブ路に沿った走行となる。すなわち、自動運転ＥＣＵ３による車両制御が、リアルタイムシミュレータ２によってシミュレートされる。

以上、自動運転シミュレータにおけるモデル制御、模擬データ生成、自動運転ＥＣＵ３による車両制御の動作過程について説明したが、本発明においてはさらに自動運転地図生成部１２を付与している。自動運転地図生成部１２では、地図会社の自動運転地図には記載のない、例えばテストコースの自動運転地図データを生成する。このとき、地図会社の自動運転地図には記載のない自動運転地図データを生成するために、本発明においてはシミュレータ制御の結果求められた走行ログの情報を利用する。

コンピュータ１内の自動運転地図生成部１２は、走行ログデータ９から自動運転地図データ８を生成するソフトウェアである。自動運転ＥＣＵ３の自動運転走行計画の判断において、自動運転ＥＣＵが走行可能なレーンを認知する為にこの自動運転地図データ８が必要である。

自動運転地図データ８の生成過程について図７ａ，図７ｂ、図７ｃを用いて説明する。楕円コースを上から見た図７ａでは、テストコースを想定する。楕円コースは右側が二重楕円になっており、標識が設置されている。図７ｂは、自動運転地図データ８を、縦軸を経度、横軸を緯度にして示す図、図７ｃは楕円コースの自動運転地図データ８を横から見た図で、縦軸を標高、横軸を緯度にして示す図である。

自動運転地図データ８は、「○」で示す道路接続点と、「×」で示す補間点と、「△」で示す付加情報（標識）で構成される。道路接続点は、合流、分岐、交差点等の道路特徴が変わる場所を示す座標点で道路種別情報も含まれる。補間点は、カーブ等の道路形状を示す座標点である。付加情報（標識）は、道路標識等の位置や内容を示す情報である。自動運転ＥＣＵ３は、これら座標群を持つ自動運転地図データ８から走行可能なレーンを認知する。

図１は本発明の実施例に係る自動運転シミュレータで実行される、自動運転地図データ生成のプロセスを示したフローチャートである。以下、各ステップについて説明する。

図１の最初の処理ステップＳ１では、走行環境の道路を定義したシミュレーション地図を作成する。シミュレーション地図は、シミュレーション地図作成部１１を用いて作成される。ここでの処理は、ユーザ入力により、シミュレーション地図としての例えば楕円コースの位置座標を決定するものである。

図８ａは、シミュレーション地図作成部１１で道路を作成する様子を図示している。シミュレーションの座標系は、座標原点から横方向がＸ座標、縦方向がＹ座標、高さ方向がＺ座標である。尚、説明の便宜上、ここではＺ座標の説明を省略する。シミュレーション地図作成部１１には道路作成の為の各種道路パーツが用意されている。

道路作成の為の各種道路パーツのうち、直線のパーツや、カーブのパーツ、分岐、合流のパーツなどを、それぞれの長さ、幅、傾きなどを調整しながらシミュレーションの座標上に組合わせて配置する事で、例えば図８ｂに示すような楕円コースの道路をユーザ入力により作成する事が出来る。作成した道路は、シミュレーション地図データ７としてコンピュータ１に保存される。

シミュレーション地図データ７としてコンピュータ１に保存する時、シミュレーション地図作成部１１は、シミュレーション地図データ７に道路ＩＤを追加している。道路ＩＤは図９に示されるように、道路特徴が変わる毎にＩＤ番号を変えて管理されている。この場合、道路ＩＤ１と道路ＩＤ３が分岐、合流分であり、道路ＩＤ２、道路ＩＤ４、道路ＩＤ５がカーブを含む道路である。なお道路ＩＤ２については、さらに直線部とカーブ部ごとに別の道路ＩＤを定義してもよい。

図１の処理ステップＳ２では、処理ステップＳ１で作成したシミュレーション地図をリアルタイムシミュレータ２で再現させ、楕円コースの全ルートを自車両で走行させる。自車両の走行は、環境モデルＭＤ１のドライバ機能で操縦され、予め道路幅の中心を走行するように設定されている。

例えば図１０ａでは、テストコースの右側の楕円について外側の円周（実線）を走行ルート１として１周し、内側の円周（点線）を走行ルート２として１周することで、シミュレーション地図の全ルートを走行する。また、走行中はシミュレータ制御部１３が、シミュレーション実行部１９で計算した結果を走行ログデータ９として取得し、コンピュータ１に保存する。これにより、楕円コースの道路幅中心の座標情報が取得出来る。

処理ステップＳ３では、自動運転地図生成部１２が、処理ステップＳ２で保存した走行ログデータ９を取得する。図１１ａは、走行ログデータ９の取得方法を示している。走行ログデータ９は、自車両の走行によって刻々と変化するシミュレーションの計算結果を蓄積したものである。ここでは、自車両が、楕円コースの全ルートを走行している間中、例えば０．１秒周期で自車速度、自車角度、座標値、道路ＩＤ，レーン情報などを入手し、これらを走行ルート１、走行ルート２についての走行ログデータ９として時系列情報として蓄積する。

図１１ｂは、走行ログデータ９の内容の一例を示している。シミュレータ制御部１３は、走行ログデータ９で取得したい信号やサンプリング間隔を予め指定する事が出来る。例えば図１１ｂには、図１１ａに例示した情報以外に、走行レーン、曲率、車両位置、レーン情報、ライン情報、道路確度、道路位置、オブジェクト位置、標識情報などを含んでいる。なおこれらの情報は、直接計測情報以外に、二次的な加工情報を含んでもよい。

図１０ｂは、このようにして取得した走行ログデータ９の走行ルート１の座標分布２７を示しており、図１０ｃは、このようにして取得した走行ログデータ９の走行ルート２の座標分布２８を示している。これらの座標分布は、例えば０．１秒ごとに取得されたものであることから、ドット情報として取得され、連続情報にはなっていないが、これらの座標分布を合わせると、楕円コースの道路の形状が分かるようになる。

処理ステップＳ４では、自動運転地図生成部１２が、処理ステップＳ３で取得した走行ログデータ９を道路ＩＤ毎に分割する。この前提としては、図１１ｂで述べたように、走行ログデータ９の個々のデータは座標値と道路ＩＤが関連付けされて記録されている。図１２ａは走行ログデータ９の座標点と道路ＩＤの関係を図示している。処理ステップＳ４での処理により、走行ルート１についての座標分布２７と、走行ルート２についての座標分布２８についての各点が、道路ＩＤ１から道路ＩＤ５のいずれかに振り分けられる。この処理ステップＳ４での処理結果として、例えば走行ログデータ９を点線枠で囲んだ部分がそれぞれに分割され、図１２ｂに示されるような道路ＩＤ毎の走行ログ分割データになる。２９から３３はそれぞれ道路ＩＤ１から道路ＩＤ５に分類された走行ログ分割データを示している。

処理ステップＳ５では、自動運転地図生成部１２が、処理ステップＳ４の走行ログ分割データをそれぞれ解析して道路種別を判定する。図１３は処理ステップＳ５のフローチャートである。以下、図１３のフローチャートの流れを、図１２ｂに示される走行ログ分割データを基に具体例で説明する。

図１３のフローチャートの最初の処理ステップＳ１０では、まず道路ＩＤ１の走行ログ分割データ２９を取得し、処理ステップＳ１１へ移行する。

処理ステップＳ１１では、道路ＩＤ１の走行ログ分割データ２９の中から図１４ａに示される最初の座標点と最後の座標点を抽出する。これを走行ルート１と走行ルート２とでそれぞれ実行して図１４ｂに示されるテーブルを作成し、処理ステップＳ１２へ移行する。道路ＩＤ１の場合、分岐、合流部分であるので、走行ルート１と走行ルート２について、最初の座標点として２点、最後の座標点として１点を検知する。走行ルート１と走行ルート２における最初の座標点と最後の座標点の具体的な三次元情報は図１４ｂに例示したとおりである。

処理ステップＳ１２では、図１４ｂに示されるテーブルから走行ルート１の最初の座標点と走行ルート２の最初の座標点とを比較し、両者が一致しているか判断する。また、走行ルート１の最後の座標点と走行ルート２の最後の座標点とを比較し、両者が一致しているか判断する。ここで一致が全くない場合（ＮＯ）は、処理ステップＳ１４へ移行し、一致があった場合（ＹＥＳ）は処理ステップＳ１３へ移行する。

例えば道路ＩＤ１の走行ログ分割データ２９では、図１４ｂに示されるテーブルから走行ルート１と走行ルート２の最後の座標点が一致している為、処理ステップＳ１３へ移行する。なお実施例では、説明の便宜上、二つの座標点が同じ場合に一致しているとしたが、実際には、比較する二つの座標点に座標ズレがあったとしても、それが無視出来る範囲内であれば二つの座標点は一致していると判断しても良い。

処理ステップＳ１３では、処理ステップＳ１２で一致すると判断した二つの座標点をひとつに統合する。例えば道路ＩＤ１の走行ログ分割データ２９では、最後の座標点を統合処理し、図１４ｂに示されるテーブルを図１４ｃに示されるテーブルに更新し、処理ステップＳ１４へ移行する。図１４ｃのテーブルでは、最後の座標点が一致していることから、走行ルート１についての最後の座標点を残し、走行ルート２についての最後の座標点を削除する形で、最後の座標点の統合処理を行った。

処理ステップＳ１４では、図１４ｃに示されるテーブルから最初の座標点と最後の座標点の数を読取り、図１４ｄに示される道路種別判定テーブルと比較する。例えば道路ＩＤ１の走行ログ分割データ２９では、図１４ｃに示されるテーブルから最初の座標点は２で最後の座標点は１と分かる。一方、図１４ｄに示される道路種別判定テーブルにおいて、最初の座標点が２で最後の座標点が１の組合わせは合流である。よって、道路ＩＤ１の走行ログ分割データ２９の道路種別は合流と判断され、処理ステップＳ１５へ移行する。なお、最初の座標点は１で最後の座標点は２である場合、これは分岐と判断され、最初の座標点も最後の座標点も１である場合、これは通常と判断され、最初の座標点は１で最後の座標点は３である場合、これは交差点と判断される。

処理ステップＳ１５では、図１２ｂに示される走行ログ分割データ（道路ＩＤ１から道路ＩＤ５）の処理がすべて終了しているか判断する。すべての処理が終了している時（ＹＥＳ）は処理を終了し、すべての処理が終了していない時（ＮＯ）は処理ステップＳ１６へ移行する。処理ステップＳ１６では、道路ＩＤ２の走行ログ分割データ３０を次に処理するデータとして取得し、処理ステップＳ１１へ移行する。上記繰り返し処理は、全ての道路ＩＤについての処理が完了するまで実行される。

図１に戻り、処理ステップＳ６では、処理ステップＳ１４で取得した最初の座標点と最後の座標点が道路接続点となるので、自動運転地図生成部１２がこれらを道路接続点として作成し保存する。この結果として、全ての道路ＩＤの道路についての座標点が連結されることになり、図１２ａに示すような全ルートについての座標分布が得られる。

処理ステップＳ７では、自動運転地図生成部１２が、処理ステップＳ６で作成した道路接続点と次の道路接続点との間の座標点を抽出し、補間点（図７ｂの×印）として作成し保存する。ここでは補間点が多くなると生成する自動運転地図データ８のデータサイズも大きくなり過ぎる為、必要最小限の補間点になるように間引いている。例えば補間点と次の補間点の傾きを計測し、傾き０．１度以内であれば次の補間点を間引きしている。この処理を繰り返すと、傾きの少ない直線路では補間点は大幅に間引きされ、傾きの大きいカーブ路では補間点は少なく間引かれるので、全体での補間点の数を少なく抑える事が出来る。

処理ステップＳ８では、自動運転地図生成部１２が、走行ログデータ９から付加情報（図７ｂの△印）を抽出して保存する。例えば走行ログデータ９に標識の情報があった場合、標識の位置座標と標識内容を抽出し保存する。

処理ステップＳ９では、処理ステップＳ５から処理ステップＳ８によって作成された道路種別、道路接続点、補間点、付加情報（標識）を取込む。取り込まれた情報の座標点は、Ｘ・Ｙ・Ｚで定義されたシミュレータ座標系である為、これを経度・緯度・標高の座標系にすべて変換する。例えば図８ｂに示される座標原点をひとつの経度・緯度・標高に設定後、平面直角座標を経度・緯度・標高に換算する計算式を用いて座標変換する。その後、自動運転地図データ８のフォーマットでコード化しコンピュータ１に保存される。

本発明の実施例によれば、自動運転シミュレータで使用する自動運転地図データ８を、シミュレーション地図の走行ログデータ９から作成出来るので、自動運転ＥＣＵ３は実車の代わりに自動運転シミュレータで自動運転制御を実行する事が出来る。また、本実施の形態によれば、シミュレーション地図の道路と自動運転地図データ８との位置ズレが原理的に無く、精度の良い自動運転地図データ８を作成出来る。

１：コンピュータ、２：リアルタイムシミュレータ、３：自動運転ＥＣＵ、４：高速シリアルバス、５：ＣＡＮ及びＥｔｈｅｒｎｅｔ、６：シミュレーションモデルデータ、７：シミュレーション地図データ、８：自動運転地図データ、９：走行ログデータ、１０：シミュレーションモデル作成部、１１：シミュレーション地図作成部、１２：自動運転地図生成部、１３：シミュレータ制御部、１４：シミュレーションＣＧ描画部、１５：表示部、１６：入力部、１７：シミュレータ通信部、１８：コンピュータ通信部、１９：シミュレーション実行部、ＭＤ：シミュレーションモデル、ＭＤ１：環境モデル、ＭＤ２：車両運動モデル、ＭＤ３：センサモデル、ＭＤ４：ロケータモデル、ＭＤ５：自動運転地図送信モデル、２６：ＣＡＮ・Ｅｔｈｅｒｎｅｔ変換部、２７：走行ルート１の座標分布、２８：走行ルート２の座標分布、２９：道路ＩＤ１の走行ログ分割データ、３０：道路ＩＤ２の走行ログ分割データ、３１：道路ＩＤ３の走行ログ分割データ、３２：道路ＩＤ４の走行ログ分割データ、３３：道路ＩＤ５の走行ログ分割データ

Claims

自動運転車両に搭載されて自動運転車両の自動運転を行う自動運転ＥＣＵに対して模擬信号を与えて仮想道路上で自動運転車両を走行させ、自動運転ＥＣＵの機能を検証するための自動運転シミュレータであって、
自動運転制御ＥＣＵを搭載した自動運転車両の自動運転ＥＣＵ以外の部分の各機能を模擬するモデルを備え、モデルからの信号を前記自動運転ＥＣＵに与えるリアルタイムシミュレータと、前記リアルタイムシミュレータ内の前記モデルを制御するコンピュータにより構成され、
前記コンピュータは、前記リアルタイムシミュレータ内のモデルからの信号を前記自動運転ＥＣＵに与えて仮想道路上で自動運転車両を走行させ、
前記リアルタイムシミュレータ内のモデルから、前記自動運転車両を仮想道路上で自動運転走行させたときのログデータを取得し、
前記ログデータから自動運転用の地図データを作成することを特徴とした自動運転シミュレータ。
請求項１に記載の自動運転シミュレータであって、
前記ログデータは、前記仮想道路の道路ＩＤと座標情報を含み、
前記コンピュータは、前記ログデータを分割及びグループ化するログデータ前段処理部と、
分割及びグループ化されたログデータから道路種別を判定する道路種別判定部と、
道路種別判定部で取得した座標情報から道路接続点を作成する道路接続点作成部を備え、
仮想道路を自動運転車両が走行する事で得られた走行ログデータを、走行ログデータ前段処理部が道路特徴毎に付与された道路ＩＤを使用して走行ログデータを分割及びグループ化し、
道路種別判定部が分割及びグループ化された走行ログデータの最初と最後の座標情報から道路種別を判定し、
道路接続点作成部が道路種別判定部で取得した最初と最後の座標情報から道路接続点を作成する事を特徴とした自動運転シミュレータ。
請求項２に記載の自動運転シミュレータであって、
前記コンピュータは、道路形状を示す補間点を作成する補間点作成部と、
道路の付加情報を作成する付加情報作成部と、
自動運転用地図データのフォーマットに変換するフォーマット変換部を備え、
補間点作成部と付加情報作成部が分割及びグループ化された走行ログデータから補間点と付加情報を作成し、
フォーマット変換部が道路接続点及び補間点及び付加情報を自動運転用地図データのフォーマットに変換する事を特徴とした自動運転シミュレータ。
請求項３に記載の自動運転シミュレータであって、
前記コンピュータは、座標変換する座標変換部を備え、
道路接続点及び補間点及び付加情報のシミュレータ系座標を経度、緯度、標高の座標に変換する事を特徴とした自動運転シミュレータ。
請求項４に記載の自動運転シミュレータであって、
前記走行ログデータは、時刻情報、自車速度情報、走行レーン情報、シミュレータ上での座標情報を含むことを特徴とした自動運転シミュレータ。
自動運転車両に搭載されて自動運転車両の自動運転を行う自動運転ＥＣＵで使用する地図データを作成するための自動運転シミュレータ用地図作成方法であって、
自動運転制御ＥＣＵを搭載した自動運転車両の自動運転ＥＣＵ以外の部分の各機能を模擬するモデルを備え、モデルからの信号を前記自動運転ＥＣＵに与えるリアルタイムシミュレータと、前記リアルタイムシミュレータ内の前記モデルを制御するコンピュータにより構成され、
前記コンピュータは、前記リアルタイムシミュレータ内のモデルからの信号を前記自動運転ＥＣＵに与えて仮想道路上で自動運転車両を走行させ、
前記リアルタイムシミュレータ内のモデルから、前記自動運転車両を仮想道路上で自動運転走行させたときのログデータを取得し、
前記ログデータから自動運転用の地図データを作成することを特徴とした自動運転シミュレータ用地図作成方法。
請求項６に記載の自動運転シミュレータ用地図作成方法であって、
前記ログデータは、前記仮想道路の部分ごとに付与された道路ＩＤと座標情報を含み、
前記仮想道路を前記自動運転車両が走行する事で得られた走行ログデータについて、道路ＩＤが示す道路部分ごとに走行ログデータを分割及びグループ化し、
分割及びグループ化された走行ログデータの最初と最後の座標情報から道路ＩＤが示す道路部分の道路種別を判定し、
最初と最後の座標情報から道路接続点を作成する事を特徴とした自動運転シミュレータ用地図作成方法。
請求項７に記載の自動運転シミュレータ用地図作成方法であって、
分割及びグループ化された走行ログデータから道路形状を示す補間点と付加情報を作成し、
道路接続点及び補間点及び付加情報を自動運転用地図データのフォーマットに変換する事を特徴とした自動運転シミュレータ用地図作成方法。
請求項８に記載の自動運転シミュレータ用地図作成方法であって、
道路接続点及び補間点及び付加情報のシミュレータ系座標を経度、緯度、標高の座標に変換する事を特徴とした自動運転シミュレータ用地図作成方法。
請求項９に記載の自動運転シミュレータ用地図作成方法であって、
前記走行ログデータは、時刻情報、自車速度情報、走行レーン情報、シミュレータ上での座標情報を含むことを特徴とした自動運転シミュレータ用地図作成方法。