スケールモデルによる自動運転シミュレータ

【背景・特長】
車の自動運転の開発には実車、センサ、試験走行設備などの環境整備が必要で、多額の投資を伴います。また、実際の走行環境では障害物回避などをはじめとして、発生する事象が多岐に渡るため、その検証のための環境バリエーションの構築が課題となっています。
「スケールモデル(*1)」と「自動運転シミュレータ(*2)」を用いることで、検証環境の準備が容易になり、効率化とコスト削減が実現できます。また、自動運転システムの開発場面のみならず、サービス事業者が実施する運行管制サービスにおいても効果的な検証を実現することができます。
社内の実証実験を終えており、効率的な開発・検証を目指す自動運転システム開発事業者やサービス事業者へ広く提供を進め、モビリティIoTの開発促進に貢献していきます。

*1 「スケールモデル」
スケール(縮尺)に基づいて忠実にサイズ、ステアリング角を再現したモデル(模型)。車の開発でも利用されている。車を縮小した場合は道路の幅などの周辺環境、許容誤差幅が小さくなるため、高い精度の検知技術が求められる。
*2 「自動運転シミュレータ」
走行経路の設定が可能で、経路及び白線などに基づいた自動運転をシミュレートできる。各センサからの情報はPCと接続することで可視化され、走行状況が検証可能となる。

【取組み】スケールカーによる自動運転シミュレータ

スケールモデルを利用することにより、効率化とコスト削減が実現できます。