JPWO2019065409A1 - Map generation method for autonomous driving simulator and autonomous driving simulator - Google Patents
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Abstract
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。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点車両を走行させ、リアルタイムシミュレータ内のモデルから、自動運点車両を仮想道路上で自動運点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。The automatic driving map data required for automatic driving control is accurately generated from the simulation map. It is an automatic driving simulator for verifying the functions of the automatic driving ECU, and is equipped with a model that simulates each function of the part other than the automatic driving ECU of the automatic driving vehicle equipped with the automatic driving control ECU, and automatically signals from the model. It consists of a real-time simulator given to the driving ECU and a computer that controls the model in the real-time simulator. The computer gives the signal from the model in the real-time simulator to the automatic driving ECU to drive the autonomous driving vehicle on the virtual road. , An automatic driving simulator that acquires log data when an automatic driving vehicle is driven on a virtual road from the model in the real-time simulator, and creates map data for automatic driving from the log data.
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。 The present invention relates to an automatic driving simulator and a map generation method for an automatic driving simulator that reproduces a state in which a vehicle equipped with an automatic driving control system automatically travels on a road by simulation, and particularly generates a map used in the automatic driving simulator. The present invention relates to an automatic driving simulator including a map generating device and a map generation method for the automatic driving simulator.
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(Hardware In the Loop Simulator)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。 In recent years, automatic driving of vehicles by vehicles equipped with an automatic driving control system has been in the direction of practical use, but when driving on general roads, it is necessary to thoroughly study the functions of the automatic driving control system as a premise. .. In the preliminary examination before driving on the general road, the response of the automatic driving control system in the assumed test case will be evaluated, but in the evaluation of the complicated automatic driving control system in the automobile field, the number of the test cases is Since it becomes enormous and it is difficult to evaluate it only by a test using an actual vehicle (called an actual vehicle), it is becoming common to utilize a simulation such as HILS (Hardware Inside Loop Simulator).
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。
HILS is a virtual control system by using the actual control system (autonomous driving control system) to be evaluated, modeling other vehicle elements, and constructing an evaluation device by combining these. It is a tool to be evaluated in the world, and for example,
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。 In the autonomous driving control system, information on sensors such as radars and cameras installed in the actual vehicle, locator information indicating the position coordinates of the actual vehicle, and map information for automatic driving indicating the lanes in which the vehicle can travel (called automatic driving map data). ), A controller (called an automatic driving ECU) that executes automatic driving control determines a driving plan and realizes automatic driving of the actual vehicle. The automatic driving map data indicating the travelable lane is created with a position accuracy of 10 to 20 cm in the coordinate deviation between the existing road and the automatic driving map data. In addition, when creating autonomous driving map data, an existing road is driven by a measurement vehicle, GPS data, laser scan data, camera image data, etc. are acquired, and these are created manually by dedicated tools or people. It was.
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。 When these automatic driving control systems using actual vehicles are replaced with evaluation devices using a simulator using HILS to perform automatic driving experiments, it is necessary to realize the function of this automatic driving map data with the simulator. In addition, it is necessary that the road (called a simulation map) in the virtual world reproduced by the simulator and the automatic driving map data have a position accuracy of 10 to 20 cm.
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。 In forming a simulator for the autonomous driving ECU, we examined how to realize the autonomous driving map data, which is the main function of the simulator. Initially, I thought about obtaining the autonomous driving map data created by the map company, implementing it in the simulator as it is, and using it.
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。 In this case, if the map company has an automatic driving map for the same road as the road defined in the simulation map (for example, a public road), it may be implemented and used as it is in the simulator. However, when simulating on a private road such as the company's test course, it is usually unthinkable that the map company already has the automatic driving map data of the test course due to admission restrictions and the like.
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。 However, in order to form a simulator for the autonomous driving ECU, when the manufacturer of the autonomous driving ECU or the manufacturer of the simulator tries to create a new automatic driving map, the measurement vehicle runs on the test course and acquires the data. Since automatic driving map data is created from the data, there is a problem that it costs money and man-hours. In addition, for example, when reproducing a non-existent road with a simulator for marginal performance evaluation using an extremely sloped road, it was difficult to ask a map company because the road on which the measurement vehicle runs does not actually exist. ..
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(Graphical User Interface )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。 Next, I thought about creating automatic driving map data by converting data from simulation map data (called simulation map data). The simulation map can be arbitrarily input by the GUI (Graphical User Interface) of the simulation map creation function provided by the simulator maker. The input simulation map is saved as simulation map data in the simulator.
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。 Therefore, although we would like to refer to this and use it, there is a problem that the contents cannot be referred to because the simulator maker does not disclose the format of the simulation map data.
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。 From the above, an object of the present invention is to obtain automatic driving map data required for automatic driving control from a simulation map in an automatic driving simulator that reproduces a state in which a vehicle equipped with an automatic driving control system automatically travels on a road by simulation. An object of the present invention is to provide an automatic driving simulator and a map generation device for an automatic driving simulator that can be generated with high accuracy.
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点車両を走行させ、リアルタイムシミュレータ内のモデルから、自動運点車両を仮想道路上で自動運点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。 In order to solve the above problems, in the present invention, "a simulated signal is given to an autonomous driving ECU mounted on an autonomous driving vehicle to automatically drive the autonomous driving vehicle, and the autonomous driving vehicle is driven on a virtual road. , An automatic driving simulator for verifying the functions of the automatic driving ECU, equipped with a model that simulates each function of the part other than the automatic driving ECU of the automatic driving vehicle equipped with the automatic driving control ECU, and receives signals from the model. It consists of a real-time simulator that gives to the autonomous driving ECU and a computer that controls the model in the real-time simulator. The computer gives the signal from the model in the real-time simulator to the autonomous driving ECU and runs the autonomous driving vehicle on the virtual road. From the model in the real-time simulator, the log data when the autonomous driving vehicle is driven on the virtual road at the automatic driving point is acquired, and the map data for automatic driving is created from the log data. " It is configured as follows.
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点車両を走行させ、リアルタイムシミュレータ内のモデルから、自動運点車両を仮想道路上で自動運点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。 Further, the present invention is a method for creating a map for an automatic driving simulator for creating map data to be used in an automatic driving ECU mounted on an automatic driving vehicle and performing automatic driving of the automatic driving vehicle, wherein the automatic driving control ECU is used. It is equipped with a model that simulates each function of the part other than the automatic driving ECU of the mounted automatic driving vehicle, and consists of a real-time simulator that gives a signal from the model to the automatic driving ECU and a computer that controls the model in the real-time simulator. Gives the signal from the model in the real-time simulator to the autonomous driving ECU to drive the autonomous driving vehicle on the virtual road, and from the model in the real-time simulator, the autonomous driving vehicle is driven on the virtual road. It is configured as "Map creation method for autonomous driving simulator" that acquires log data at the time and creates map data for autonomous driving from the log data.
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。 According to the present invention, since the automatic driving map data used in the simulator is created from the running log data of the simulation map, it is possible to reduce the cost and man-hours when requesting a map company in the past. In addition, since the coordinate information of the simulation map data can be acquired as it is from the running log data, there is no positional deviation between the road and the automatic driving map data of the simulation map in principle, and the automatic driving map data can be created with high accuracy.
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。 Hereinafter, the automatic driving simulator and the map generator for the automatic driving simulator according to the embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
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。 Before explaining the automatic driving simulator and the map generation method for the automatic driving simulator according to the embodiment of the present invention, a configuration example of an actual vehicle equipped with the automatic driving control system will be described with reference to FIG.
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。
The automatic driving control system mounted on the actual vehicle illustrated in FIG. 2 is roughly classified into the
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。
An automatic driving simulator utilizing a simulation such as HILS simulates a part other than the
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。
Here, the
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。
Further, in FIG. 3, the communication between the
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。
FIG. 4 shows a specific configuration example of the
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。
In FIG. 4, the real-
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。
These are an environment model MD1 that simulates the environment of the vehicle, a vehicle model MD1 that simulates the vehicle control unit D of FIG. 2, engine D1, steering S2, and brake S3, a camera sensor S1 that is a sensor of FIG. 2, and a radar sensor S2. Sensor model MD3 simulating the map / locator unit U1 of FIG. 2 locator model MD4 simulating the locator function MD4, automatic operation map transmission model MD5 simulating the map function MD5 of the map / locator unit U1 of FIG. Is. The environmental model MD1 further individually simulates roads, features, surrounding vehicles, pedestrians, drivers for all route driving, and the like. Further, the automatic driving map transmission model MD5 is configured to include the automatic
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。
The configuration and function of each model described above are appropriately controlled or adjusted by the
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。
FIG. 4 shows the real-
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。
As shown in FIG. 5, the real-
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。
This will be described by returning to FIG. 4 again. In FIG. 4, the
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(Co8uter Graphics)で描画するソフトウェアである。
In the computer of FIG. 4, the simulation
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。
FIG. 4 shows the
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。
Of these, the
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。
Next, a series of simulation operations will be described with reference to FIGS. 4, 5, and 6. Here, first, the
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。
The models in the simulated model MD to be constructed are an environment model MD1 that simulates the driving environment, a vehicle motion model MD2 that simulates an actual vehicle, a sensor model MD3, a locator model MD4, and an automatic driving map transmission model MD5. The environment model MD1 is a model that defines roads, features, surrounding vehicles, pedestrians, and drivers, and reproduces roads and features from the downloaded
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。
Next, the user of the automatic driving simulator causes the
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。
On the other hand, the
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。
The real-
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。
The operation process of model control, simulated data generation, and vehicle control by the
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。
The automatic driving
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。
The process of generating the automatic
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。
The automatic
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。 FIG. 1 is a flowchart showing a process of generating automatic driving map data executed by the automatic driving simulator according to the embodiment of the present invention. Each step will be described below.
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。
In the first processing step S1 of FIG. 1, a simulation map defining a road in a traveling environment is created. The simulation map is created by using the simulation
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。
FIG. 8a illustrates how the simulation
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。
Of the various road parts for road creation, straight parts, curved parts, branches, merging parts, etc. are arranged in combination on the coordinates of the simulation while adjusting the length, width, inclination, etc. of each. By doing so, for example, an elliptical course road as shown in FIG. 8b can be created by user input. The created road is stored in the
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。
When the
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。
In the processing step S2 of FIG. 1, the simulation map created in the processing step S1 is reproduced by the real-
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。
For example, in FIG. 10a, the outer circumference (solid line) of the ellipse on the right side of the test course is used as the traveling
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。
In the process step S3, the automatic driving
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。
FIG. 11b shows an example of the contents of the
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。
FIG. 10b shows the coordinate
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。
In the processing step S4, the automatic driving
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。
In the processing step S5, the automatic driving
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。
In the first processing step S10 of the flowchart of FIG. 13, first, the travel
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。
In the process step S11, the first coordinate point and the last coordinate point shown in FIG. 14a are extracted from the travel
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。
In the processing step S12, the first coordinate point of the traveling
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。
For example, in the travel
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。
In the processing step S13, the two coordinate points determined to match in the processing step S12 are integrated into one. For example, in the travel
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。
In the processing step S14, the number of the first coordinate point and the last coordinate point is read from the table shown in FIG. 14c and compared with the road type determination table shown in FIG. 14d. For example, in the travel
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。
In the processing step S15, it is determined whether or not all the processing of the travel log division data (road ID1 to road ID5) shown in FIG. 12b has been completed. When all the processes are completed (YES), the process is completed, and when all the processes are not completed (NO), the process proceeds to the process step S16. In the processing step S16, the travel
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。
Returning to FIG. 1, in the processing step S6, the first coordinate point and the last coordinate point acquired in the processing step S14 become the road connection points, so that the automatic driving
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。
In the processing step S7, the automatic driving
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。
In the process step S8, the automatic driving
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。
In the processing step S9, the road type, the road connection point, the interpolation point, and the additional information (sign) created by the processing step S8 from the processing step S5 are taken in. Since the coordinate points of the captured information are the simulator coordinate systems defined by X, Y, and Z, all of them are converted into the longitude, latitude, and elevation coordinate systems. For example, after setting the coordinate origin shown in FIG. 8b to one longitude, latitude, and altitude, coordinate conversion is performed using a calculation formula that converts plane orthogonal coordinates to longitude, latitude, and altitude. After that, it is encoded in the format of the automatic
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。
According to the embodiment of the present invention, the automatic
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
1: Computer, 2: Real-time simulator, 3: Automatic operation ECU, 4: High-speed serial bus, 5: CAN and Ethernet, 6: Simulation model data, 7: Simulation map data, 8: Automatic operation map data, 9: Driving log Data, 10: Simulation model creation unit, 11: Simulation map creation unit, 12: Automatic operation map generation unit, 13: Simulator control unit, 14: Simulation CG drawing unit, 15: Display unit, 16: Input unit, 17: Simulator Communication unit, 18: Computer communication unit, 19: Simulation execution unit, MD: Simulation model, MD1: Environment model, MD2: Vehicle motion model, MD3: Sensor model, MD4: Locator model, MD5: Automatic driving map transmission model, 26 : CAN / Ethernet conversion unit, 27: Coordinate distribution of
Claims (10)
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点車両を走行させ、
前記リアルタイムシミュレータ内のモデルから、前記自動運点車両を仮想道路上で自動運点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。An automatic driving simulator for verifying the functions of the automatic driving ECU by giving a simulated signal to the automatic driving ECU that is mounted on the automatic driving vehicle and automatically drives the automatic driving vehicle to run the automatic driving vehicle on a virtual road. And
A real-time simulator that simulates each function of a part other than the automatic driving ECU of an automatic driving vehicle equipped with an automatic driving control ECU and gives a signal from the model to the automatic driving ECU, and the model in the real-time simulator. Consists of a controlling computer
The computer gives a signal from the model in the real-time simulator to the automatic driving ECU to drive the automatic point vehicle on the virtual road.
From the model in the real-time simulator, log data when the automatic luck vehicle is automatically run on a virtual road is acquired.
An automatic driving simulator characterized by creating map data for automatic driving from the log data.
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。The automatic driving simulator according to claim 1.
The log data includes the road ID and coordinate information of the virtual road.
The computer has a log data pre-stage processing unit that divides and groups the log data, and
A road type determination unit that determines the road type from the divided and grouped log data,
It is equipped with a road connection point creation unit that creates a road connection point from the coordinate information acquired by the road type determination unit.
The travel log data obtained by the autonomous driving vehicle traveling on the virtual road is divided and grouped by the travel log data pre-processing unit using the road ID assigned to each road feature.
The road type determination unit determines the road type from the first and last coordinate information of the divided and grouped travel log data.
An automatic driving simulator characterized in that the road connection point creation unit creates a road connection point from the first and last coordinate information acquired by the road type determination unit.
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。The automatic driving simulator according to claim 2.
The computer has an interpolation point creation unit that creates an interpolation point indicating the road shape, and an interpolation point creation unit.
The additional information creation department that creates additional information on the road,
Equipped with a format conversion unit that converts to the format of map data for autonomous driving
The interpolation point creation unit and the additional information creation unit create the interpolation point and additional information from the travel log data divided and grouped.
An automatic driving simulator characterized in that the format conversion unit converts road connection points, interpolation points, and additional information into the format of map data for automatic driving.
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。The automatic driving simulator according to claim 3.
The computer includes a coordinate conversion unit that converts coordinates.
An automatic driving simulator that converts the simulator system coordinates of road connection points, interpolation points, and additional information into longitude, latitude, and elevation coordinates.
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。The automatic driving simulator according to claim 4.
The traveling log data is an automatic driving simulator characterized by including time information, own vehicle speed information, traveling lane information, and coordinate information on the simulator.
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点車両を走行させ、
前記リアルタイムシミュレータ内のモデルから、前記自動運点車両を仮想道路上で自動運点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。It is a map creation method for an autonomous driving simulator for creating map data used in an autonomous driving ECU that is mounted on an autonomous driving vehicle and performs automatic driving of an autonomous driving vehicle.
A real-time simulator that simulates each function of a part other than the automatic driving ECU of an automatic driving vehicle equipped with an automatic driving control ECU and gives a signal from the model to the automatic driving ECU, and the model in the real-time simulator. Consists of a controlling computer
The computer gives a signal from the model in the real-time simulator to the automatic driving ECU to drive the automatic point vehicle on the virtual road.
From the model in the real-time simulator, log data when the automatic luck vehicle is automatically run on a virtual road is acquired.
A map creation method for an automatic driving simulator, characterized in that map data for automatic driving is created from the log data.
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。The map creation method for an automatic driving simulator according to claim 6.
The log data includes a road ID and coordinate information assigned to each part of the virtual road.
With respect to the travel log data obtained by the autonomous driving vehicle traveling on the virtual road, the travel log data is divided and grouped for each road portion indicated by the road ID.
The road type of the road part indicated by the road ID is determined from the first and last coordinate information of the divided and grouped travel log data.
A map creation method for an autonomous driving simulator that features creating road connection points from the first and last coordinate information.
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。The method for creating a map for an automatic driving simulator according to claim 7.
Create interpolation points and additional information indicating the road shape from the divided and grouped driving log data,
A map creation method for an autonomous driving simulator, which features converting road connection points, interpolation points, and additional information into a map data format for autonomous driving.
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。The method for creating a map for an automatic driving simulator according to claim 8.
A map creation method for an automatic driving simulator characterized by converting the simulator system coordinates of road connection points, interpolation points, and additional information into longitude, latitude, and elevation coordinates.
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。The method for creating a map for an automatic driving simulator according to claim 9.
The travel log data is a map creation method for an automatic driving simulator, characterized in that the travel log data includes time information, own vehicle speed information, travel lane information, and coordinate information on the simulator.
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