JP2021056707A - 車両シミュレーションシステム、車両シミュレーション方法およびコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、従来の車両シミュレーションシステム100の機能ブロックを示すブロック図である。本開示のブロック図において示される各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのCPU・メモリをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
まず、図3を参照しつつ、センサモデル生成装置20に関する動作を説明する。車両シミュレーションシステムを顧客やパートナー企業に提供すべき車載機器の開発者は、実際に車両を走行させて、車載カメラで車外の歩行者を撮像し、複数サンプルの撮像画像をセンサデータ記憶部22に記憶させる。それとともに開発者は、LIDAR装置で上記歩行者までの距離を計測させ、複数サンプルの距離の真値を示す計測結果を参照データ記憶部24に記憶させる。さらにまた、開発者は、天気等の定性的な内容を示す複数サンプルのタグデータをタグデータ記憶部26に記憶させる。
[項目1]
車両の周辺が映る画像データから、前記車両の自動走行を制御するための前記車両周辺の状態を検知する第1検知部と、
前記推定部より高い精度で、前記車両周辺の状態を検知する第2検知部と、
前記車両のシミュレーションシステムにおいて前記第1検知部による検知結果に関して推定するためのモデルであって、前記第2検知部により検知された状態を説明変数とし、前記第2検知部により検知された状態と、前記第1検知部により検知された状態との差を目的変数とするモデルを生成する生成部と、
を備えるモデル生成装置。
このモデル生成装置によると、車両をシミュレーションする際に第1検知部による検知結果が必要な場合、シミュレーションすべき各ケースの画像を用意すること、また、各ケースの画像を解析することが不要になり、シミュレーションのコストを低減できる。また、モデルの生成において車両周辺の実際の状態を用いることで、現実に即した結果を出力するモデルを生成できる。
[項目2]
車両の周辺が映る画像データから、前記車両の自動走行を制御するための前記車両周辺の状態を検知する検知部について、前記検知部による検知結果に関して推定するためのモデルであって、前記車両周辺の状態の真値を説明変数とし、前記車両周辺の状態の真値と、前記検知部により検知された状態との差を目的変数とするモデルを記憶する記憶部と、
シミュレーションのパラメータとしての前記車両周辺の状態の真値を前記モデルに入力することにより、前記検知部による検知結果を推定する推定部と、
前記推定部による推定結果をもとに前記車両の自動走行をシミュレーションするシミュレーション部と、
を備える車両シミュレーションシステム。
この車両シミュレーションシステムによると、車両をシミュレーションする際に第1検知部による検知結果が必要な場合、シミュレーションすべき各ケースの画像を用意すること、また、各ケースの画像を解析することが不要になり、シミュレーションのコストを低減できる。また、車両周辺の実際の状態を用いて生成したモデルを用いることで、現実に即した車両挙動等をシミュレーションすることができる。
[項目3]
前記モデルは、前記車両周辺の状態の真値である説明変数の複数段階の値に対応する複数個のダミー変数を含み、
前記推定部は、前記複数個のダミー変数に係る各々の係数から、曲線フィッティングにより前記車両周辺の状態の真値である説明変数の連続値に対する係数の連続量を求め、前記係数の連続量の中から前記説明変数の連続値に対応する係数を前記モデルに適用する、
項目2に記載の車両シミュレーションシステム。
この車両シミュレーションシステムによると、曲線フィッティングにより、説明変数に対する適切な重み付けを実現できる。
[項目4]
乱数に関するデータの指定をユーザから受け付ける受付部をさらに備え、
前記推定部は、前記乱数に関するデータをもとに、前記モデルを用いた推定値にホワイトノイズを足す、
項目2または3に記載の車両シミュレーションシステム。
この車両シミュレーションシステムによると、ホワイトノイズを加味して、より現実に即した推定結果を求めることができるとともに、乱数に関するデータの指定を可能にすることで、シミュレーションの再現性も持たせることができる。
[項目5]
第1検知部が、車両の周辺が映る画像データから、前記車両の自動走行を制御するための前記車両周辺の状態を検知し、
第2検知部が、前記第1検知部より高い精度で、前記車両周辺の状態を検知し、
前記車両のシミュレーションシステムにおいて前記第1検知部による検知結果に関して推定するためのモデルであって、前記第2検知部により検知された状態を説明変数とし、前記第2検知部により検知された状態と、前記第1検知部により検知された状態との差を目的変数とするモデルを生成する、
モデル生成方法。
このモデル生成方法によると、車両をシミュレーションする際に第1検知部による検知結果が必要な場合、シミュレーションすべき各ケースの画像を用意すること、また、各ケースの画像を解析することが不要になり、シミュレーションのコストを低減できる。また、モデルの生成において車両周辺の実際の状態を用いることで、現実に即した結果を出力するモデルを生成できる。
[項目6]
車両の周辺が映る画像データから、前記車両の自動走行を制御するための前記車両周辺の状態を検知する検知部について、前記検知部による検知結果に関して推定するためのモデルであって、前記車両周辺の状態の真値を説明変数とし、前記車両周辺の状態の真値と、前記検知部により検知された状態との差を目的変数とするモデルを記憶し、
シミュレーションのパラメータとしての前記車両周辺の状態の真値を前記モデルに入力することにより、前記検知部による検知結果を推定し、
前記推定部による推定結果をもとに前記車両の自動走行をシミュレーションする、
車両シミュレーション方法。
この車両シミュレーション方法によると、車両をシミュレーションする際に第1検知部による検知結果が必要な場合、シミュレーションすべき各ケースの画像を用意すること、また、各ケースの画像を解析することが不要になり、シミュレーションのコストを低減できる。車両周辺の実際の状態を用いて生成したモデルを用いることで、現実に即した車両挙動等をシミュレーションすることができる。
[項目7]
第1検知部が、車両の周辺が映る画像データから、前記車両の自動走行を制御するための前記車両周辺の状態を検知し、
第2検知部が、前記第1検知部より高い精度で、前記車両周辺の状態を検知し、
前記車両のシミュレーションシステムにおいて前記第1検知部による検知結果に関して推定するためのモデルであって、前記第2検知部により検知された状態を説明変数とし、前記第2検知部により検知された状態と、前記第1検知部により検知された状態との差を目的変数とするモデルを生成する、
ことをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
このコンピュータプログラムによると、車両をシミュレーションする際に第1検知部による検知結果が必要な場合、シミュレーションすべき各ケースの画像を用意すること、また、各ケースの画像を解析することが不要になり、シミュレーションのコストを低減できる。また、モデルの生成において車両周辺の実際の状態を用いることで、現実に即した結果を出力するモデルを生成できる。
[項目8]
車両の周辺が映る画像データから、前記車両の自動走行を制御するための前記車両周辺の状態を検知する検知部について、前記検知部による検知結果に関して推定するためのモデルであって、前記車両周辺の状態の真値を説明変数とし、前記車両周辺の状態の真値と、前記検知部により検知された状態との差を目的変数とするモデルを記憶し、
シミュレーションのパラメータとしての前記車両周辺の状態の真値を前記モデルに入力することにより、前記検知部による検知結果を推定し、
前記推定部による推定結果をもとに前記車両の自動走行をシミュレーションする、
ことをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
このコンピュータプログラムによると、車両をシミュレーションする際に第1検知部による検知結果が必要な場合、シミュレーションすべき各ケースの画像を用意すること、また、各ケースの画像を解析することが不要になり、シミュレーションのコストを低減できる。車両周辺の実際の状態を用いて生成したモデルを用いることで、現実に即した車両挙動等をシミュレーションすることができる。
第2実施例の概要を説明する。従来の車両シミュレーションシステムでは、シミュレーション結果において、CGの認識結果のみ、または、シミュレーションにおける車両周辺の状態の真値(理想値とも言え、例えば、自車両近傍の他車両の真の位置)のみを描いていた。そのため、シミュレーション結果が、センシングアルゴリズムや制御アルゴリズムの評価、課題抽出、改善等に対して十分に貢献しないことがあった。
[項目2−1]
車両の周辺の状態を検知する検知部について、シミュレーションのパラメータとして前記車両の周辺の状態の真値が与えられた場合に前記検知部による前記車両の周辺の状態の検知結果を推定する推定部と、
前記シミュレーションの結果を示す画像として、前記車両の周辺の状態の真値と、前記検知部による検知結果の推定値の両方を含み、前記真値と前記推定値とを異なる態様で示す画像を生成する生成部と、
を備える車両シミュレーションシステム。
この車両シミュレーションシステムによると、車両の周辺の状態の真値と、検知部による検知結果(推定値)との比較が容易なシミュレーション結果を提供できる。これにより、例えば、検知部が用いる検知アルゴリズムの評価や改善を一層効果的に支援することができる。
[項目2−2]
前記シミュレーションの結果を示す画像は、前記真値と前記推定値との差を示す画像をさらに含む、
項目2−1に記載の車両シミュレーションシステム。
この車両シミュレーションシステムによると、車両の周辺の状態の真値と、検知部による検知結果(推定値)との差を直観的に把握可能なシミュレーション結果を提供できる。
[項目2−3]
前記シミュレーションの結果を示す画像は、所定の操作に応じて、前記真値と前記推定値との差の内訳をさらに表示するよう構成される、
項目2−1または2−2に記載の車両シミュレーションシステム。
この車両シミュレーションシステムによると、車両の周辺の状態の真値と、検知部による検知結果(推定値)との差の詳細を把握可能なシミュレーション結果を提供できる。
[項目2−4]
前記推定部は、前記車両の周辺の状態に関する複数項目の真値を説明変数とし、前記検知部による前記車両の周辺の状態の検知結果と真値との差を目的変数とするセンサモデルに、シミュレーションのパラメータとして前記車両の周辺の状態に関する複数項目の真値を入力することにより前記検知部による検知結果を推定し、
前記真値と前記推定値との差の内訳は、複数項目の説明変数の重みを示すものである、
項目2−3に記載の車両シミュレーションシステム。
この車両シミュレーションシステムによると、車両の周辺の状態の真値と、検知部による検知結果(推定値)との差を生じさせた主な要因を把握可能なシミュレーション結果を提供できる。
[項目2−5]
前記生成部は、前記シミュレーションの結果を示す画像として、前記検知部による検知範囲を示す画像をさらに生成し、前記検知範囲の各位置の色を、前記検知部による検知率に応じた色に設定する、
項目1から4のいずれかに記載の車両シミュレーションシステム。
この車両シミュレーションシステムによると、検知部による検知範囲と検知率を直観的に把握可能なシミュレーション結果を提供できる。
[項目2−6]
車両の周辺の状態を検知する検知部について、シミュレーションのパラメータとして前記車両の周辺の状態の真値が与えられた場合に前記検知部による前記車両の周辺の状態の検知結果を推定し、
前記シミュレーションの結果を示す画像として、前記車両の周辺の状態の真値と、前記検知部による検知結果の推定値の両方を含み、前記真値と前記推定値とを異なる態様で示す画像を生成する、
ことをコンピュータが実行する車両シミュレーション方法。
この車両シミュレーション方法によると、車両の周辺の状態の真値と、検知部による検知結果(推定値)との比較が容易なシミュレーション結果を提供できる。これにより、例えば、検知部が用いる検知アルゴリズムの評価や改善を一層効果的に支援することができる。
[項目2−7]
車両の周辺の状態を検知する検知部について、シミュレーションのパラメータとして前記車両の周辺の状態の真値が与えられた場合に前記検知部による前記車両の周辺の状態の検知結果を推定し、
前記シミュレーションの結果を示す画像として、前記車両の周辺の状態の真値と、前記検知部による検知結果の推定値の両方を含み、前記真値と前記推定値とを異なる態様で示す画像を生成する、
ことをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
このコンピュータプログラムによると、車両の周辺の状態の真値と、検知部による検知結果(推定値)との比較が容易なシミュレーション結果を提供できる。これにより、例えば、検知部が用いる検知アルゴリズムの評価や改善を一層効果的に支援することができる。
Claims (7)
- 車両の周辺の状態を検知する検知部について、シミュレーションのパラメータとして前記車両の周辺の状態の真値が与えられた場合に前記検知部による前記車両の周辺の状態の検知結果を推定する推定部と、
前記シミュレーションの結果を示す画像として、前記車両の周辺の状態の真値と、前記検知部による検知結果の推定値の両方を含み、前記真値と前記推定値とを異なる態様で示す画像を生成する生成部と、
を備える車両シミュレーションシステム。 - 前記シミュレーションの結果を示す画像は、前記真値と前記推定値との差を示す画像をさらに含む、
請求項1に記載の車両シミュレーションシステム。 - 前記シミュレーションの結果を示す画像は、所定の操作に応じて、前記真値と前記推定値との差の内訳をさらに表示するよう構成される、
請求項1または2に記載の車両シミュレーションシステム。 - 前記推定部は、前記車両の周辺の状態に関する複数項目の真値を説明変数とし、前記検知部による前記車両の周辺の状態の検知結果と真値との差を目的変数とするセンサモデルに、シミュレーションのパラメータとして前記車両の周辺の状態に関する複数項目の真値を入力することにより前記検知部による検知結果を推定し、
前記真値と前記推定値との差の内訳は、複数項目の説明変数の重みを示すものである、
請求項3に記載の車両シミュレーションシステム。 - 前記生成部は、前記シミュレーションの結果を示す画像として、前記検知部による検知範囲を示す画像をさらに生成し、前記検知範囲の各位置の色を、前記検知部による検知率に応じた色に設定する、
請求項1から4のいずれかに記載の車両シミュレーションシステム。 - 車両の周辺の状態を検知する検知部について、シミュレーションのパラメータとして前記車両の周辺の状態の真値が与えられた場合に前記検知部による前記車両の周辺の状態の検知結果を推定し、
前記シミュレーションの結果を示す画像として、前記車両の周辺の状態の真値と、前記検知部による検知結果の推定値の両方を含み、前記真値と前記推定値とを異なる態様で示す画像を生成する、
ことをコンピュータが実行する車両シミュレーション方法。 - 車両の周辺の状態を検知する検知部について、シミュレーションのパラメータとして前記車両の周辺の状態の真値が与えられた場合に前記検知部による前記車両の周辺の状態の検知結果を推定し、
前記シミュレーションの結果を示す画像として、前記車両の周辺の状態の真値と、前記検知部による検知結果の推定値の両方を含み、前記真値と前記推定値とを異なる態様で示す画像を生成する、
ことをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
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---|---|---|---|---|
JP2009092383A (ja) * | 2007-10-03 | 2009-04-30 | Toyota Motor Corp | 障害物検知センサ搭載シミュレーション装置、障害物検知センサ搭載シミュレーション方法及び障害物検知センサ搭載シミュレーションプログラム |
JP2018063130A (ja) * | 2016-10-11 | 2018-04-19 | 株式会社デンソーテン | レーダ装置および連続性判定方法 |
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Patent Citations (2)
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JP2018063130A (ja) * | 2016-10-11 | 2018-04-19 | 株式会社デンソーテン | レーダ装置および連続性判定方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021154935A (ja) * | 2020-03-27 | 2021-10-07 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 車両シミュレーションシステム、車両シミュレーション方法およびコンピュータプログラム |
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