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, Patent Document 1 is known.

特開２００５−３３７９２５号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2005-337925

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.

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。The flowchart which shows the process of automatic operation map data generation which concerns on embodiment of this invention. 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。The figure which shows the configuration example of the actual vehicle equipped with the automatic driving control system. 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。The figure which shows the connection relationship of the automatic driving simulator and the automatic driving ECU 3. 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。The figure which shows the concrete configuration example of the automatic driving simulator 100 from the viewpoint of a function. 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。The figure which shows the concrete configuration example of a real-time simulator 2 from the viewpoint of a hardware configuration. 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。The figure which shows the concrete configuration example of the computer 1 from the viewpoint of a hardware configuration. 楕円コースを上から見た図。A top view of the elliptical course. 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。The figure which shows the automatic driving map data 8 with longitude on the vertical axis and latitude on the horizontal axis. 自動運転地図データ８を横から見た図。The figure which looked at the automatic driving map data 8 from the side. 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。The figure which shows the state of creating a road by a simulation map making part 11. ユーザ入力により作成した楕円コースの道路を示す図。The figure which shows the road of the elliptical course created by the user input. シミュレーション地図と道路ＩＤの関係を示す図。The figure which shows the relationship between the simulation map and the road ID. 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。The figure which shows the traveling route which travels on all the routes of a simulation map. 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。The figure which shows the coordinate distribution 27 of the travel route 1 of the acquired travel log data 9. 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。The figure which shows the coordinate distribution 28 of the travel route 2 of the acquired travel log data 9. 走行ログデータ９の取得方法を示す図。The figure which shows the acquisition method of the travel log data 9. 走行ログデータ９の内容の一例を示す図。The figure which shows an example of the content of the travel log data 9. 走行ログデータ９の座標点と道路ＩＤの関係を示す図。The figure which shows the relationship between the coordinate point of the travel log data 9 and the road ID. 道路ＩＤ毎の走行ログ分割データを示す図。The figure which shows the traveling log division data for each road ID. 処理ステップＳ５の詳細処理内容を示すフローチャート。The flowchart which shows the detailed processing content of process step S5. 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。The figure which shows that the first coordinate point and the last coordinate point shown in FIG. 14a are extracted from the travel log division data 29 of a road ID 1. 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。The figure which shows the concrete three-dimensional information of the first coordinate point and the last coordinate point in the travel route 1 and the travel route 2. 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。The figure which shows the concrete 3D information after the last coordinate point is integrated processing. 道路種別判定テーブルの例を示す図。The figure which shows the example of the road type judgment table.

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 automatic driving ECU 3, the map / locator unit U1, the sensor S, and the vehicle control unit D. Of these, the automatic driving ECU 3 obtains map information and position information from the map / locator unit U1, image information from the camera sensor S1 as sensors, and distance information from the radar sensor S2, and the engine D1 which is the vehicle control unit D. , Steering S2, Brake S3 operation amount is determined. The map / locator unit U1 includes a map function MD5 and a locator function MD4. The locator function MD4 receives GNSS (position information) to determine the position of the own vehicle, and the map function MD5 determines the automatic operation map data. A communication unit U2 for receiving 8 is provided.

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 automatic driving ECU 3 of an actual vehicle equipped with the automatic driving control system in FIG. FIG. 3 is a diagram showing a connection relationship between the automatic driving simulator and the automatic driving ECU 3. As the outline is shown in FIG. 3, the automatic driving simulator 100 is composed of a real-time simulation 2 and a computer 1, and an actual automatic driving ECU 3 or a virtual automatic driving ECU model is connected to the automatic driving simulator 100. Is used.

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 automatic driving ECU 3 is an ECU that determines vehicle control by the automatic driving control system. The virtual automatic driving ECU model is a model of an automatic driving ECU configured by using a personal computer or the like. The automatic operation ECU 3 of the actual machine has completed the hardware design and software design and is in the commercialization stage, for example, but the virtual automatic operation ECU model is scheduled to be commercialized in the future, and for verification of its function. In addition, it is a model of an automatic driving ECU that is software-configured on a personal computer. In the present invention, the automatic driving ECU 3 and the automatic driving ECU model are not distinguished in the following description, and the term "automatic driving ECU 3" will be shown as a concept including the automatic driving ECU model.

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 computer 1 and the real-time simulator 2 is connected by the high-speed serial bus 4, and the communication between the real-time simulator 2 and the automatic driving ECU 3 is connected by the in-vehicle CAN and Ethernet 5.

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 automatic driving simulator 100 from the viewpoint of the model function. Here, the configuration and functions of the real-time simulator 2 will be described first, and then the configuration and functions of the computer 1 will be described.

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-time simulator 2 simulates a part other than the automatic driving ECU 3 of the actual vehicle equipped with the automatic driving control system in FIG. 2, and the specific simulation model MD to be simulated is as follows. To be equipped.

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 driving map data 8.

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 computer 1 described later, and the simulator data obtained by each model is given to the automatic driving ECU 3 via the in-vehicle CAN and Ethernet 26 which are communication facilities. Be done. The simulator data given to the automatic driving ECU 3 at this time is vehicle control information from the vehicle model MD2, sensor information from the sensor model MD3, map / locator information from the locator model MD4 and the automatic driving map transmission model MD5, and the like.

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-time simulator 2 arranged from the viewpoint of the model function to be simulated, and FIG. 5 shows the real-time simulator 2 arranged from the viewpoint of the hardware configuration.

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-time simulator 2 includes a computer communication unit 18, a simulation execution unit 19, a simulation model MD, and a CAN / Ethernet conversion unit 26. The computer communication unit 18 is a device that communicates with the computer 1 by the high-speed serial bus 4. The simulation execution unit 19 is a high-performance computer for the simulator, and executes the calculation of the simulation model MD in real time. The CAN / Ethernet conversion unit 26 is a device that converts the calculation result of the simulation execution unit 19 and an electric signal. This electric signal is a CAN and Ethernet signal. Further, the CAN / Ethernet conversion unit 26 is connected to the automatic driving ECU 3 and communicates with the vehicle-mounted CAN and Ethernet 5.

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 computer 1 is represented by various arithmetic units and a database. Of these, the calculation unit is a simulation model creation unit 10, a simulation map creation unit 11, an automatic driving map generation unit 12, a simulator control unit 13, and a simulation CG drawing unit 14. Further, as a database, a database of simulation model data 6, running log 9, simulation map data 7, and automatic driving map data 8 is provided. Further, the computer 1 includes an input unit 16 and a display unit 15. The computer 1 and the real-time simulator 2 are connected by a simulator / computer communication unit.

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 model creation unit 10 is software that creates simulation model data 6. The simulation map creation unit 11 is software that creates simulation map data 7. The automatic driving map generation unit 12 is software that creates automatic driving map data 8. The simulator control unit 13 is software that controls the real-time simulator 2, and controls execution and stop of the simulation. Further, the simulator control unit 13 creates the calculation result of the real-time simulator 2 as the travel log data 9. The simulation CG drawing unit 14 is software that draws the calculation result of the real-time simulator 2 with CG (Co8ter Graphics).

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 computer 1 arranged from the viewpoint of the control function, and FIG. 6 shows the computer 1 arranged from the viewpoint of the hardware configuration. Expressed in terms of hardware configuration, the computer 1 is configured by connecting the above-mentioned calculation unit, simulator communication unit 17, input unit 15, and display unit 16 by a common bus.

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 display unit 15 is a liquid crystal display of the computer 1, and in addition to the CG image of the simulation CG drawing unit 14, the simulation model creation unit 10, the simulation map creation unit 11, the automatic operation map generation unit 12, and the simulator control The operation screen of unit 13 is displayed. The input unit 16 is a keyboard and a mouse of the computer 1. The simulator communication unit 17 is a device that communicates with the real-time simulator 2 by the high-speed serial bus 4. In FIG. 4, the simulator / computer communication unit that connects the computer 1 and the real-time simulator 2 includes the simulator communication unit 17, the high-speed serial bus 4, and the computer communication unit 18.

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 simulator control unit 13 functions, and by downloading the simulation model data 6, the simulation map data 7, and the automatic operation map data 8 to the real-time simulator 2, each model in the simulation model MD is constructed. Will be done.

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 simulation map data 7. The vehicle motion model MD2 is a model that defines the vehicle motion of the own vehicle, and outputs vehicle information such as wheel speed, steering angle, yaw rate, and lateral acceleration. The sensor model MD3 is a model that defines a sensor attached to the own vehicle, and outputs sensor information of a lane or an object seen from the own vehicle. The locator model MD4 defines the position of its own vehicle. The automatic driving map transmission model MD5 transmits the downloaded automatic driving map data 8. These roads, features, surrounding vehicles, own vehicles, etc. are virtually reproduced by the real-time simulator 2.

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 simulator control unit 13 to control the simulation execution unit 19 (FIG. 5), and causes the simulation execution unit 19 to execute the calculation of the simulation model MD. The calculation result of the simulation execution unit 19 is communicated to the automatic operation ECU 3 by the CAN / Ethernet conversion unit 26 by CAN and Ethernet 5. As a result, the user can input the vehicle information when the own vehicle is traveling on the road, the sensor information, the locator position, and the automatic driving map data from the calculation result by the simulation to the automatic driving ECU 3, so that the actual vehicle is used. Experiments can also be performed with an automatic driving simulator.

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 automatic driving ECU 3 recognizes the surrounding situation of the own vehicle from the input sensor information, the locator position, and the automatic driving map data, and determines the vehicle control based on the recognition. As vehicle control, for example, when a curved road approaches in front of the own vehicle traveling on a straight road, lane information indicating the curved road is input to the automatic driving ECU 3 as sensor information. The automatic driving ECU 3 recognizes the surrounding situation of the own vehicle and outputs the lateral acceleration control value to the real-time simulator 2 so as not to deviate from the curved road.

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-time simulator 2 recalculates the vehicle motion model MD2 with the input lateral acceleration control value and changes the steering angle. When the steering angle is changed, the direction and position of the own vehicle are updated and the vehicle travels along a curved road. That is, the vehicle control by the automatic driving ECU 3 is simulated by the real-time simulator 2.

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 automatic driving ECU 3 in the automatic driving simulator has been described above, but in the present invention, the automatic driving map generation unit 12 is further added. The automatic driving map generation unit 12 generates, for example, automatic driving map data of a test course, which is not described in the automatic driving map of a map company. At this time, in order to generate automatic driving map data that is not described in the automatic driving map of the map company, the present invention uses the information of the traveling log obtained as a result of the simulator control.

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 map generation unit 12 in the computer 1 is software that generates automatic driving map data 8 from the traveling log data 9. This automatic driving map data 8 is necessary in order to recognize the lane in which the automatic driving ECU can travel in the determination of the automatic driving driving plan of the automatic driving ECU 3.

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 driving map data 8 will be described with reference to FIGS. 7a, 7b, and 7c. In FIG. 7a, which is a top view of the elliptical course, a test course is assumed. The elliptical course has a double ellipse on the right side and a sign is installed. FIG. 7b shows the automatic driving map data 8 with the vertical axis representing longitude and the horizontal axis representing latitude, and FIG. 7c shows the automatic driving map data 8 of the elliptical course viewed from the side. It is a figure which shows the axis as latitude.

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 driving map data 8 is composed of a road connection point indicated by “◯”, an interpolation point indicated by “x”, and additional information (sign) indicated by “Δ”. A road connection point is a coordinate point indicating a place where road characteristics change, such as a confluence, a branch, or an intersection, and includes road type information. The interpolation point is a coordinate point indicating a road shape such as a curve. The additional information (sign) is information indicating the position and contents of a road sign or the like. The automatic driving ECU 3 recognizes a lane that can be traveled from the automatic driving map data 8 having these coordinate groups.

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 map creation unit 11. The process here is to determine the position coordinates of, for example, an ellipse course as a simulation map by user input.

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 map creation unit 11 creates a road. In the coordinate system of the simulation, the horizontal direction is the X coordinate, the vertical direction is the Y coordinate, and the height direction is the Z coordinate from the coordinate origin. For convenience of explanation, the description of the Z coordinate will be omitted here. Various road parts for road creation are prepared in the simulation map creation unit 11.

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 computer 1 as simulation map data 7.

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 simulation map data 7 is stored in the computer 1, the simulation map creation unit 11 adds the road ID to the simulation map data 7. As shown in FIG. 9, the road ID is managed by changing the ID number each time the road feature changes. In this case, road ID1 and road ID3 are branches and merges, and road ID2, road ID4, and road ID5 are roads including a curve. Regarding the road ID 2, another road ID may be further defined for each of the straight line portion and the curved portion.

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-time simulator 2, and the entire route of the elliptical course is driven by the own vehicle. The running of the own vehicle is controlled by the driver function of the environmental model MD1 and is set to run in the center of the road width in advance.

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 route 1 and the inner circumference (dotted line) is used as the traveling route 2. Drive on the route. Further, during traveling, the simulator control unit 13 acquires the result calculated by the simulation execution unit 19 as travel log data 9 and saves it in the computer 1. As a result, the coordinate information of the center of the road width of the elliptical course can be acquired.

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 map generation unit 12 acquires the travel log data 9 saved in the process step S2. FIG. 11a shows a method of acquiring the travel log data 9. The travel log data 9 is an accumulation of calculation results of a simulation that changes from moment to moment as the vehicle travels. Here, while the own vehicle is traveling on the entire route of the elliptical course, for example, the own vehicle speed, the own vehicle angle, the coordinate values, the road ID, the lane information, etc. are obtained at a cycle of 0.1 seconds, and these are obtained. It is stored as time-series information as travel log data 9 for the travel route 1 and the travel route 2.

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 travel log data 9. The simulator control unit 13 can specify in advance the signal to be acquired in the travel log data 9 and the sampling interval. For example, FIG. 11b includes traveling lane, curvature, vehicle position, lane information, line information, road accuracy, road position, object position, sign information, and the like, in addition to the information illustrated in FIG. 11a. In addition to the direct measurement information, these information may include secondary processing information.

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 distribution 27 of the travel route 1 of the travel log data 9 acquired in this way, and FIG. 10c shows the coordinate distribution 28 of the travel route 2 of the travel log data 9 acquired in this way. Shown. Since these coordinate distributions are acquired every 0.1 seconds, for example, they are acquired as dot information and are not continuous information, but when these coordinate distributions are combined, the road of the elliptical course You will be able to understand the shape.

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 map generation unit 12 divides the travel log data 9 acquired in the processing step S3 for each road ID. As this premise, as described in FIG. 11b, the individual data of the travel log data 9 is recorded in association with the coordinate value and the road ID. FIG. 12a illustrates the relationship between the coordinate points of the travel log data 9 and the road ID. By the processing in the processing step S4, each point of the coordinate distribution 27 for the traveling route 1 and the coordinate distribution 28 for the traveling route 2 is distributed to either the road ID1 or the road ID5. As a result of the processing in the processing step S4, for example, the portion of the traveling log data 9 surrounded by the dotted line frame is divided into each, and the traveling log division data for each road ID as shown in FIG. 12b is obtained. Reference numerals 29 to 33 indicate travel log division data classified into road ID 1 to road ID 5, respectively.

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 map generation unit 12 analyzes the travel log division data in the processing step S4 to determine the road type. FIG. 13 is a flowchart of the processing step S5. Hereinafter, the flow chart of FIG. 13 will be described by a specific example based on the travel log division data shown in FIG. 12b.

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 log division data 29 of the road ID 1 is acquired, and the process proceeds to the processing step S11.

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 log division data 29 of the road ID1. This is executed on the traveling route 1 and the traveling route 2, respectively, the table shown in FIG. 14b is created, and the process proceeds to the processing step S12. In the case of the road ID 1, since it is a branching and merging portion, two points are detected as the first coordinate point and one point is detected as the last coordinate point for the traveling route 1 and the traveling route 2. Specific three-dimensional information of the first coordinate point and the last coordinate point in the travel route 1 and the travel route 2 is as illustrated in FIG. 14b.

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 route 1 and the first coordinate point of the traveling route 2 are compared from the table shown in FIG. 14b, and it is determined whether they match. Further, the last coordinate point of the traveling route 1 and the last coordinate point of the traveling route 2 are compared, and it is determined whether they match. Here, if there is no match (NO), the process proceeds to the process step S14, and if there is a match (YES), the process proceeds to the process step S13.

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 log division data 29 of the road ID 1, since the last coordinate points of the travel route 1 and the travel route 2 match from the table shown in FIG. 14b, the process proceeds to the process step S13. In the embodiment, for convenience of explanation, it is assumed that the two coordinate points match when they are the same, but in reality, even if there is a coordinate deviation between the two coordinate points to be compared, it is within a negligible range. If so, it may be determined that the two coordinate points match.

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 log division data 29 of the road ID 1, the last coordinate point is integrated, the table shown in FIG. 14b is updated to the table shown in FIG. 14c, and the process proceeds to step S14. In the table of FIG. 14c, since the last coordinate points match, the last coordinate point for the travel route 1 is left and the last coordinate point for the travel route 2 is deleted. Integrated processing was performed.

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 log division data 29 of the road ID 1, it can be seen from the table shown in FIG. 14c that the first coordinate point is 2 and the last coordinate point is 1. On the other hand, in the road type determination table shown in FIG. 14d, the combination of the first coordinate point of 2 and the last coordinate point of 1 is a confluence. Therefore, the road type of the travel log division data 29 of the road ID 1 is determined to be merging, and the process proceeds to the processing step S15. If the first coordinate point is 1 and the last coordinate point is 2, this is judged to be a branch, and if both the first coordinate point and the last coordinate point are 1, this is judged to be normal and the first. If the coordinate point is 1 and the last coordinate point is 3, this is determined to be an intersection.

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 log division data 30 of the road ID 2 is acquired as the data to be processed next, and the process proceeds to the processing step S11. The iterative process is executed until the processes for all road IDs are completed.

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 map generation unit 12 creates and saves them as the road connection points. .. As a result, the coordinate points for the roads of all the road IDs are connected, and the coordinate distribution for all the routes as shown in FIG. 12a can be obtained.

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 map generation unit 12 extracts the coordinate points between the road connection point created in the processing step S6 and the next road connection point, and creates them as interpolation points (x marks in FIG. 7b). save. Here, since the data size of the automatic driving map data 8 to be generated becomes too large as the number of interpolation points increases, the data is thinned out so as to be the minimum necessary interpolation points. For example, the inclination of the interpolation point and the next interpolation point is measured, and if the inclination is within 0.1 degree, the next interpolation point is thinned out. When this process is repeated, the interpolation points are largely thinned out on a straight road with a small slope, and the number of interpolation points is thinned out on a curved road with a large slope, so that the total number of interpolation points can be suppressed to a small number.

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 map generation unit 12 extracts and saves additional information (marked with Δ in FIG. 7b) from the travel log data 9. For example, when there is sign information in the travel log data 9, the position coordinates of the sign and the sign contents are extracted and saved.

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 driving map data 8 and stored in the computer 1.

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 driving map data 8 used in the automatic driving simulator can be created from the running log data 9 of the simulation map, so that the automatic driving ECU 3 performs automatic driving control by the automatic driving simulator instead of the actual vehicle. Can be executed. Further, according to the present embodiment, there is no positional deviation between the road of the simulation map and the automatic driving map data 8 in principle, and the automatic driving map data 8 with high accuracy can be created.

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 travel route 1, 28: Coordinate distribution of travel route 2, 29: Travel log division data of road ID1, 30: Travel log division data of road ID2, 31: Road ID3 Travel log division data, 32: Travel log division data of road ID4, 33: Travel log division data of road ID5

Claims (10)

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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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. 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。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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