CoCar NextGen: 自動運転研究の進展

リアルワールドテストは自動運転の成功にとってめっちゃ重要だよね。多くの企業がテスト用の特別な車両を作ってるけど、うちはいろんなシナリオに対応できるモジュラー型プラットフォームを作ったんだ。このプラットフォームはCoCar NextGenって呼ばれてて、将来のユースケースにも対応できる先進的なハードウェアを搭載してる。センサーの数も多くて、いろんなセンサータイプに対応できる方法を開発するのに役立ってる。公道で使えるってこともあって、自動運転を最高の安全レベル（SAEレベル5）に進めるユニークな研究ツールになってるんだ。

#自動運転テスト車両の重要性

自動運転用のテスト車両は、この分野のイノベーションの鍵だよ。最新のセンサーを搭載してて、周囲を理解するのに役立つ。これらは単なるハードウェアのセットアップじゃなくて、実世界のラボの役割も果たしてる。理論を実践に結びつけるためのコントロールされた空間を提供して、運転システムをテスト、改善、検証するのに使われるんだ。こういったシステムを評価するには、実際の条件で動作できるプラットフォームが必要だよ。センサーから複雑なソフトウェアまで、さまざまなコンポーネントが含まれる。

CoCar NextGenは最初にビルバオの会議で発表されて、先進的な能力を見せたよ。大手メーカーは特別なテスト車両を複数展開できるけど、うちみたいな研究機関は多様な研究シナリオに取り組むために、一台の車両しか持ってないことが多い。だから、標準化されたインターフェースにフォーカスして、最大の柔軟性を持たせた車両をデザインしたんだ。

#CoCar NextGenのユースケース

うちのプラットフォームは、いろんなタスクに対応できるようにデザインされてる。具体的には：

• リアルワールドデータの記録
• 自動運転ソフトウェアのテスト（コントロールループ内で）
• インテリジェントインフラとの通信
• ユーザーがこの技術をどのように受け入れ、体験するかの研究

こういった多様なタスクを支えるために、車両のハードウェアセットアップは結構複雑なんだ。自動運転のための基本的なセットアップと考えないで、むしろ継続的な研究のためのプラットフォームとして見てほしい。この広範な能力が、異なる種類のセンサーが一緒に動作する研究の機会を提供してる。

#業界の既存テスト車両

自動運転車両のセクターはすごく早く変わったよ。大学や伝統的な自動車メーカーといった多数の組織が、新技術の研究を積極的に進めてる。それに加えて、スタートアップや大手テクノロジー企業も自動運転車を開発しようとする興味が高まってる。

この分野では、車両やセンサーのセットアップを作成するための様々な戦略が存在する。多くの既存メーカーやスタートアップは、よりシンプルな車両デザインに焦点を当ててる。彼らのプロトタイプは、ビジネスの利益を考えて生産車両に似せて作られてることが多い。特にテスラなんかは、コストを削減するために高価なセンサーをいくつか取り除いてる。

有名なメーカーでも、あまり伝統的でない技術を探求するプロトタイプを持っているけど、こういった車両に関する多くの詳細は公開されていない。一方で、WaymoやCruiseのような公に情報を提供しているスタートアップは、周囲をカバーする複数のセンサーを搭載した車両デザインを披露している。これらの車両はプロトタイプであり、データ収集のツールでもある。

大学や非営利団体の研究車両は、即時の実用よりも基本的な研究を目指していることが多い。特定のタスクのために作られてるんだ。例えば、AnnieWAYはよく知られたデータセットのためにデータを収集していて、認識と位置特定に焦点を当てたセットアップを持っている。また、カールスルーエ工科大学とダイムラーが開発したBerthaは、特定のルートを自律的にナビゲートすることを目指してた。

こういった例は、特化した車両が特定の課題を解決することが多いことを示している。彼らは異なるシナリオ全体にわたる広範な研究を支えることはできないことが多い。一方、ミュンヘン工科大学の車両EDGARは一般用途の研究プラットフォームとして作られた。頑丈なセンサーセットアップがさまざまなタスクを可能にするけど、複雑なアプリケーションに関しては計算能力の制限がある。

#CoCar NextGenのデザイン考慮

うちの機関の作業は、自動運転の様々な側面、ナビゲーション、認識、計画を含んでる。だから、幅広いタスクを処理できる車両が必要だったんだ。これには：

• センサーデータの収集
• ソフトウェアコンポーネントのテスト
• 他の車両やインフラとの協調運転

俺たちの運転シナリオには、都市部から高速道路まで様々なものを含む。これには、いろんな状況や環境でうまく機能するセンサーセットアップが必要なんだ。車両はGPS信号なしでも動作できる必要があって、すべての天候条件でテストを行う予定。雨や霧の中でもテストをするつもりだよ。それに、車両は公道での使用を承認される必要がある。

車両に搭載するソフトウェアは、高性能アプリから機械学習アルゴリズムまで様々さ。ソフトウェアはモジュラー型で、柔軟なコンピューティングプラットフォームが必要で、入ってくるデータを処理できることが重要なんだ。このプラットフォームは汎用性があり、さまざまなソフトウェアが効率よく実行されることが求められてる。

現在および近い将来の研究ニーズを満たすデザインを目指してる。つまり、車両は将来のアップグレードに容易に対応できるモジュラー性を持たなきゃならない。適切なベース車両を選ぶことが、目標を達成するために大切なんだ。

スペースの制約も大きな考慮点だったね。さまざまなコンポーネントのためのスペースが必要だったから。テストの大半は都市部で行われるんだけど、低いガレージの高さが車両サイズを制限することが多い。だから、SUVは高すぎて使えないことが多いから、より大きなステーションワゴン車両を選んだ。このデザインならコンポーネントのエアクーリングがよくできるし、開発作業のスペースも増える。

動力伝達装置の選択も重要だった。短い移動と長時間の駐車を行う作業が多いから、ディーゼルエンジンは不適切だった。電気自動車も検討したけど、必要なサイズとパワーを持ったものは見つからなかった。最終的に選んだのは、アウディ A6 アバント 50 TFSI e quattroのプラグインハイブリッド電気自動車だ。

#CoCar NextGenのセンサーセットアップ

CoCar NextGenには、周囲を広範囲にカバーできるようにセンサーを配置したんだ。そのために、新しい手法を使ってセンサーの盲点とカバー範囲を評価した、シミュレーションデータを利用して。

車両の各センサータイプは360度の視野を持ってて、開発中に盲点を最小化するように努力した。多くのセンサーは、他の道路利用者からの干渉を避け、データ統合が必要なタスクを簡素化するために屋根に配置してる。

センサーセットアップには：

• 6 x 4D LiDARスキャナー
• 4 x 中距離360 LiDARセンサー
• 2 x 長距離360 LiDARセンサー
• 9 x フルHDカメラ
• 3 x 4Dレーダーセンサー
• 1 x 高精度GNSSシステム（IMU付き）
• 1 x 5G通信機能を持つV2Xオンボードユニット

これらのセンサーの大部分は屋根に配置されてて、アップグレードや新しいセンサーの追加が容易にできるようになってる。この配置はメンテナンスも簡単にしてる。

#LiDARセンサー

うちらの研究はLiDARベースの認識に強く焦点を当てている。他の組織が経済的なセットアップを必要とするのとは異なり、うちらの目標は柔軟性だよ。だから、LiDARのセットアップはさまざまなセンサーを含んでて、盲点を最小化するように慎重に配置してる。

最初のグループは、効果的な物体検出のために車両のシャーシに取り付けられたセンサーで構成されてる。近距離の視認性と距離をバランスよく保ちながら、最適な高さで検出を可能にしてる。360度の視野を持つ6つの4D LiDARセンサーがあって、速度の測定もできて、役立つ情報が増える。

2つ目のグループは、屋根の角に設置された4つの360 Ouster OS1 LiDARセンサー。これは冗長なセットアップで、多様な研究機会を保ちながら、高精度で低ノイズを保ってる。

3つ目のセンサーグループは、LiDARを使用して位置特定に焦点を当てている。屋根ラックに設置された2つの長距離Ouster OS2センサーは、建物のような静的物体を検出するために使われる。

#カメラセットアップ

環境をフルに把握できるように、異なる角度と焦点距離の複数のカメラを配置した。前方には、広い視野と長距離での優れた詳細を持つ3つのカメラがある。それに加えて、車両の両側にもセンサーを配置して盲点を減らし、後ろにも1つ配置した。

カメラセットアップはLiDARセンサーと密接に連携して働いて、両システムからのデータ統合時のエラーを減らしてる。この構成がデータラベリングプロセスを効率化するのに役立ってる。

#レーダーセンサー

センサーの測定をさらに向上させるために、レーダーセンサーを統合した。これらの先進的なセンサーは、悪天候の中でも優れた能力を発揮するから、さまざまな運転シナリオに価値がある。前に2つ、後ろに1つ配置してる。

#通信とユーザーインターフェース

CoCar NextGenは、センサープラットフォームとしてだけじゃなく、デモ車両としても機能する。インテリジェントな他の車両や接続されたインフラとの通信ができるように装備されてる。高度な通信システム、例えばLTEや5Gも搭載してる。

ヒューマンマシンインターフェース（HMI）は、乗客向けに様々な表示を提供し、外部ソースとの統合を行うようにデザインされてる。これによって、ユーザーは情報に簡単にアクセスしたり、さまざまな車両機能をコントロールしたりできる。

#高性能コンピューティングプラットフォーム

うちの研究車両の心臓部は、センサーデータを処理し、複雑なソフトウェアを動作させるための強力なコンピューティングプラットフォームだ。柔軟性のためにLinuxオペレーティングシステムを実行する標準サーバーを選んだ。

集中型計算サーバーを使うことで、データ処理が簡素化されて遅延が減る。このアプローチは、リアルタイムの自動運転タスクに必要なさまざまなソフトウェアコンポーネント間の効果的なコミュニケーションを可能にするんだ。

サーバーには、高性能プロセッサとグラフィックスカードが搭載されてて、要求の多い計算を処理できる。また、多数のソリッドステートドライブをデータ記録用に使用して、十分なストレージと高速データアクセスを確保してる。

#ネットワーク構成

車両には、センサーから生成されるデータの大きな量を処理できる包括的なネットワーク設計が含まれてる。メインサーバーは中央スイッチに接続されていて、効率的なデータ伝送を実現してる。

すべてのセンサー間でデータを正確に同期させるために、GPS信号に基づく精密なタイミングシステムを使ってる。これによって、収集されたデータが一貫していて、効果的に分析できるんだ。

#ドライブバイワイヤシステム

自動運転を可能にするために、ドライブバイワイヤシステムをインストールした。このシステムは、ステアリングや他の車両機能をコントロールする。安全性を考慮して設計されていて、必要に応じて手動でオーバーライドできるようになってる。

#パワーマネジメントシステム

CoCar NextGenには、複雑なパワーシステムが搭載されてる。主にトランクにあるバッテリーから電力を引き出して、さまざまなコンポーネントに電力を供給してる。このシステムは、移動中でも停車中でも動作をサポートするように設計されていて、長時間の運用ができるようになってる。

#デジタルツインとサンプルデータ

プラットフォームの能力を示すために、CoCar NextGenのデジタルツインを作成した。このバーチャルモデルは、センサーの配置や車両の性能を検証するのに役立つ。また、さまざまなセンサーからのサンプルデータも提供してて、他の人がシステムの有効性を評価できるようになってる。

#結論

我々は、自動運転のために設計されたモジュラー研究車両を提示した。幅広いシナリオと研究タスクをサポートできるように作ったんだ。包括的なセンサーセットと先進的なコンピューティングプラットフォームを持つCoCar NextGenは、リアルワールドの状況で高度に自動化された運転のソフトウェアを評価するのに大きく貢献するだろう。これから進む中で、ラベル付けされたデータセットを提供して、この分野の研究能力をさらに高めることを目指してるんだ。