DIVPTMConsortium
設計ベース
【
LiDAR
モデル化】測距モデルは、設計ベースまたは解析ベースでモデル化
解析ベース
設計値が明らかな場合
⇒
設計値からモデル化DIVPTMConsortium
再現する不調
【
LiDAR
モデル化】環境、空間伝搬に起因する
LiDAR
不調要因を優先的に検討LiDAR
から見えにくい物体 雨、霧での光学伝搬特性 太陽光による影響の評価反射特性を実測して再現 雨、霧状態での伝搬特性を計測して再現 背景光を加味して再現 黒革ジャケット
濡れたアスファルト
太陽光、逆光、
etc
雨霧
令和元年度成果報告 92
DIVPTMConsortium
LiDAR
不調事象の再現（白線検出）【
LiDAR
モデル化】白線検出困難なシーンとして、都内（お台場）で見られる遮熱性塗装の再現に取り組む予定
通常のアスファルト（ビッグサイト付近） 遮熱性塗装（テレコムセンター前）
アスファルトと白線の反射率に違いがあるため、白線検出可能
LiDARオルソ地図 LiDAR点群
アスファルトと白線の反射率が同等で白線検出困難
LiDARオルソ地図 LiDAR点群
Source : 金沢大学、SIP第2期 自動運転（システムとサービスの拡張） 「自動運転技術（レベル3，4）に必要な認識技術等に関する研究」 計測データ
令和元年度成果報告
車両位置
車両位置
93
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LiDAR
モデルの活用【
LiDAR
モデル化】LiDAR
モデルを活用した評価について令和元年度成果報告 94
Nihon Unisys, Ltd
空間描画のパフォーマンス改善 センサモデリング状況
Optix化による改善の検討、3000倍程度の高速化を確認
空間解像度が異なる2
機種をモデル化、一致性検証中物標の反射特性計測と環境モデルへの反映が終了すれば、
実測に近い点群がシミュレート可能
（要物標モデル、反射特性データ、シナリオ）
ex)
前ページの路面と白線と区別がつかないという現象も路面 の反射特性を反映したシミュレーションが可能であるため再現可 能。94
DIVPTMConsortium
令和元年度の研究成果
カメラ レーダ LiDAR
モデル化手法 検証手法
1. I/F の設計
2. センサモデル構築
3. 環境モデル構築 4. シナリオの生成
令和元年度成果報告 95
DIVPTMConsortium
一致性検証（結合動作チェック、事前検証）
【
LiDAR
モデル化】各ステップで評価対象以外の誤差要因を極力排除することで効果的な一致性検証を実施
結合動作 チェック（
IT
）環境モデル、空間伝搬モデル、シナリオに 起因する誤差をできるだけ排除することで、
LiDAR
知覚モデル（走査モデル・測距モデ ル）の一致性を評価評価パラメータ 評価指標
事前検証
（PV）
不調再現 検証 拡張性検証
空間伝搬モデル、シナリオに起因する誤差 をできるだけ排除することで、環境モデル、
LiDAR
知覚モデル（走査モデル・測距モデ ル）の一致性を評価角度 垂直解像度
(
隣接ライン間仰角)
水平解像度
(
水平方向隣接点間方位角)
の一致性被計測物
(
プリウス)
までの最短距離 距離の精度、確度の一致性 距離
強度
形状・反射特性が既知である物標の各距離における 精度、確度の一致性
強度分布の一致性
点数の精度、確度の一致性
物体サイズ（幅）の精度、確度の一致性
認識モデル出力結果の一致性 物標点群の点数
(
物体に当たり検出された点数）
物体サイズ（幅）
物標点群の強度分布 認識モデル出力結果 検証の目的
Step
今後継続した検証の実施
令和元年度成果報告 96
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【
LiDAR
一致性検証（結合動作チェック） 】結合動作チェックにおける誤差要因と評価対象モデル
距離/強度計測 角度計測
Laser距離計
（リファレンス） Lambertian反射体 10・99%
3～80ｍ
距離/強度データ
赤外線カメラ
環境モデル、空間伝搬モデル、シナリオに起因する誤差をできるだけ排除することで、
LiDAR
知覚モデル（走査モデル・測距モデ ル）の一致性を評価被計測物体とLiDARの位置姿勢誤差
被計測物体とLiDARの位置姿勢誤差
形状誤差
形状誤差 反射特性誤差
走査モデルの 角度誤差 測距モデルの
距離・強度誤差 空間伝搬モデルの 減衰率誤差
一致性検証（結合動作チェック）
評価対象外 評価対象
Legend
令和元年度成果報告
LiDARとLambertian反射体の距離を変えて計測 平面にビームを投影させて赤外線カメラで解像度を計測
Source : PIONEER SMART SENSING INNOVATIONS CORPORATION
97
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【
LiDAR
一致性検証（事前検証） 】事前検証における誤差要因と評価対象モデル
被計測物(プリウス)までの最短距離、物標点群の点数(物体に当たり検出された点数）、物体サイズ（幅）、
物標点群の強度分布、認識モデルの出力結果
LiDAR
搭載位置姿勢、計測車両位置姿勢、被計測車両位置姿勢に起因する誤差はできるだけ排除し、LiDAR
知覚モデル（走査モデル・測距モデル）と環境モデル（被計測物体の形状・反射特性）を合わせて評価走査モデルの角度誤差
※結合動作チェックにて評価済
一致性検証（事前検証）