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B2ダイナミックマップのコンセプト

ダイナミックマップとは高精度3次元地図情報と動的な交通環境とを紐づけた自動運転や運転支援システムに有効なデータベースです


高精度3次元地図情報と、様々な主体が所有し時間とともに変化する位置特定可能な動的データ(動的情報、準動的情報、準静的情報)とを紐づけルールを定めることにより、整合的に活用する、という概念。現在のカーナビシステムよりも高度で情報量が多く、道路交通インフラやレーダー、カメラ等様々な方法で得られる情報をダイナミックマップに反映させることで、自車の位置や周囲の状況を、高精度で切れ目なく把握できます。



高精度3次元地図データの主な役割
自動運転は、自車の位置を正確に推定するとともに、周辺の交通環境を瞬時に分析・判断することが求められます。高精度3次元地図情報を ①自車位置の推定 ②道路構造・交通規則/信号情報取得 ③障害物検出 等に活用することにより、カメラやレーダー等車載器の情報と合わせ、自動運転のための網羅的認識が可能になります。



車両プローブ情報等による高精度3次元地図の更新

高精度3次元地図を効率的に更新するため、車両プローブ情報等で道路変化を検出する仕組みを研究しています

・高精度3次元地図の更新にはその構成する地物ごとに、いつ、どこで、どのような変化があったかを把握する必要がある
・しかし現状、道路構造の変更を伴わない、信号機や道路標識の新設、廃止等の変更情報は十分に整理・把握できていない
・本研究開発では、車両プローブ情報等を活用し、更新に必要な箇所を効率的に特定する技術を開発する
・メンテナンスサイクルの短縮・コスト低減を実現し、自動運転のサービスや機能の向上を後押しする

高精度3次元地図データを構成する地物

道路構造の変更を伴う変化については、道路工事情報等の公開資料から把握することが可能。一方で、道路構造の変更が伴わない変化については、変化があったことを把握できていないケースや、情報が整理されていないケース等があり、高精度3次元地図情報を更新するのに必要な情報を現状の仕組み(道路工事情報等)から網羅的に把握することは難しい状況。


本研究開発のスコープ


履歴データから道路の変化箇所を抽出


カメラ画像データから道路の変化箇所を抽出


車の動きや交通量の変化から判断ができるものは履歴データを、変化前後の画像から判断ができるものはカメラ画像データを活用し、高精度3次元地図情報を更新するのに必要、かつ、道路構造の変更が伴わない変化情報を検出する仕組みを新たに開発する

高精度3次元地図更新のための道路変化点抽出技術

車両プローブ情報を活用した道路変化点抽出技術

※仕様面や条件面に関してより詳細な調整が必要。



ドライブレコーダを活用した道路変化点抽出技術







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SIP自動運転は、引き続き人文・社会科学の視点も含む総合知をフル活用して、Society5.0の具現化として社会構造を変革する自動運転社会の実現と、その先にある一人ひとりの多様な幸せの実現に貢献していきたいと思います。

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