【
LiDAR
一致性検証（事前検証）】Joint test with Jtown data
総点数評価で物標反射・透過特性に起因する誤差を確認Jtown 計測風景 ・総点数評価
点群比較（10m）
ターゲット：10m、90deg
ターゲット：10m、90deg
★近距離：物標反射・透過特性とLiDAR測距モデル に起因する誤差あり
★遠距離：物体の位置姿勢に起因する誤差、
物標反射特性とLiDAR測距モデルに起因する 誤差あり
実測点群（緑）
シミュレーション点群 ： マゼンタ
点群比較（50m）
実測点群（緑）
シミュレーション点群 ： マゼンタ
令和元年度成果報告
機種(a) 機種(b)
Source : PIONEER SMART SENSING INNOVATIONS CORPORATION
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DIVPTMConsortium
一致性検証のまとめと課題
本年度活動では一定の一致性とともに課題を確認、
次年度活動で課題の解決を図る
令和元年度成果報告
評価項目 近距離における一致性 遠距離における一致性
物体サイズ
（幅）
十分な一致性を確認
物体の位置姿勢に起因す る誤差、
物標反射特性と
LiDAR
測 距モデルに起因する誤差 被計測物までの最短 距離
十分な一致性を確認
物標点群 の点数
物標反射・透過特性と
LiDAR
測距モデルに起 因する誤差結合動作チェックにおける一致性検証の結果 事前検証における一致性検証の結果
モデル 評価パラメータ 一致性検証結果
走査モ デル
角度（水 平・垂直解 像度）
十分な一致性を確認
フットプリン ト
垂直方向のサイズについて、レンズ モデル化ができていないため誤差が 残存。水平方向は十分な一致性を確 認
測距モ デル
距離 十分な一致性を確認
強度
近距離で不規則に変動する現象を確 認。遠距離においては十分な一致性 を確認
物標の反射特性が埋め込まれ次第、残存課題を再評価予定。
再評価後に、モデル化した機種に関しては、自動運転シミュレータとして評価可能なレベルになる
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DIVPTMConsortium
令和元年度の研究成果
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106
DIVPTMConsortium
環境モデル・空間描画
【環境モデル・空間描画】
センサ評価に耐える外界の精緻なモデル化がシミュレーションによるセンサ評価可能性の要諦
Ray tracing Light
Target
センサモデル(カメラの例）
環境モデル 空間描画 実
機
モ デ ル 化 の 要 諦
物体形状の精密な 再現
各センサで利用する 電磁波の反射特性 の再現
各センサで利用する電磁波の特性に基づき、
光源・電波源から伝搬、減衰、反射等をレイトレース法を用いて再 現
自然光
発信
受信
認識モデル