なぜ自動運転車の開発には「仮想空間シミュレータ」が必要なのでしょうか？

自動運転車の安全性を保証するためには、「カメラ」「LiDAR」「ミリ波レーダ」の各種センサに対し、膨大な数の走行条件や、再現の困難な最悪条件までもテストして開発する必要があります。
例えばカメラで歩行者を検出する場合、歩行者の服の色、手荷物やベビーカー、背景に映り込む景色、夜か昼か、天気（雨･霧･雪）...等の無数のパラメータが検出率に影響を与えます。現実の車両実験だけで到底テストし切れる量・難易度ではないため、「仮想空間シミュレータ」上のテストで補完することが必須です。

図1 実現象と一致性の高い仮想空間シミュレータDIVP

「仮想空間シミュレータ」が再現すべき現象は何でしょうか？

実は、自動運転車の「眼」である各種センサにはそれぞれ検出の弱点となる環境条件があり、それらの環境条件を忠実に再現できる「仮想空間シミュレータ」が必要です。神奈川工科大学 先進自動車研究所では、外界の現象や各センサの内部の動作・物理現象を深く理解し、それらを忠実に再現したモデル（プログラム）を開発し、DIVPに組み込んできました。 図2～4は、DIVPによる実験の様子です。図２では強い逆光により、可視光を利用する「カメラ」では信号機が見えなくなる現象が再現されています。

図２可視光を利用する「カメラ」では逆光での信号機は認識不良となる

図３では豪雨により、可視光を利用する「カメラ」では前方の視界が妨げられる様子が再現されています。

図３ 可視光を利用する「カメラ」では豪雨での信号機は認識不良となる

更に、図４では空間の雨滴により、近赤外線を利用する「LiDAR」では周辺が検出できなくなっている様子が再現されています。

図４ 近赤外線を利用する「LiDAR」は晴れていれば夜間でも良好な検出結果を得られる（左）が雨が降ると周辺の検出が困難になる（右）

これまでの活動と成果

DIVPは、神奈川工科大学／井上秀雄特任教授がリーダ機関／プロジェクトリーダとなり、2018年12月から内閣府の事業「戦略的イノベーション創出プログラムSIP第2期自動運転」の採択プロジェクトとして推進し、開発してきました。このプロジェクトでは、様々な交通環境下で、現実空間と同様に実車評価を行えるシミュレーションプラットホームの構築を目指してきましたが、目標通りの「仮想空間シミュレータ」を開発することができました。

更に、社会還元として新会社も設立し、現在、自動運転車の開発ユーザに使って貰っています。

今後の活動

2023年4月には、自動運転レベル４（表１）の全国での地域実証実験がスタートしました。各地に続々と生まれつつある自動運転レベル4プロジェクトの走行ニーズに対し、シミュレータの更なる改良を続け、安全性評価への貢献を目指します。

また、仮想空間シミュレータは、ドイツを中心に世界の技術界で国際標準化の活動が進んでいます。DIVPは、国際標準化の活動にも貢献しています。

表1 自動運転レベルについて

図５ 仮想空間シミュレーションでの臨海部副都心地域

※ 今回の記事の様に、現実世界の情報を基にデジタルな仮想世界にその複製を構築し、様々なシミュレーションを行う技術のことを「デジタルツイン」と言います。