2019年9月9日16:04ゲームで自動車といえば「リッジレーサー」や「グランツーリスモ」といったレーシングゲーム、ドライビングゲームが浮かびがち。実は自動車開発の現場では、ゲーム開発の技術を取り入れ、ドライバーの利便性向上に役立てようとする動きがあるという。2019では、「自動車業界とゲーム業界技術の融合」というセッションで、自動車部品メーカーで世界トップのデンソーから、自動運転の分野で活用されているAI技術について語られた。登壇したのはデンソーAD&ADASシステム開発部課長の服部陽介さんと担当係長の小口貴弘さん。服部課長から、デンソーという世界的に知られた自動車関連メーカーの紹介と、その中で取り組まれているAD(自動運転)およびADAS(先進運転支援システム)が紹介された。ブレーキといった、運転の安全性確保に使われていて、一般にも割と知られた技術が並んでいた。AD&ADASシステムアプリケーションAD&ADASシステムはどのように動いているのか。服部課長からは、走行環境にある車に搭載されたセンサやカメラが環境を把握し、それを元に意志決定が行われ車両制御へと向かうと同時に、ドライバーにもアナウンスが行われ、意志決定にフィードバックされるサイクルが示された。続いて登壇した小口貴弘係長からは、こうしたAD&ADASシステムを運用する上で不可欠な品質の保証を、デンソーがどのように行っているかが紹介された。仮想環境で両者の隙間を埋めつつ、加速試験を実施と3点を公表した。この仮想環境での実験が、時間的にも空間的にも限界があるリアルでの検証を補っているという。小口さんが引用したのが、電気自動車を開発・販売しているテスラCEOのイーロン・マスクによる、自動運転の信頼性を確保するには100億キロメートルのテスト走行が必要だという指摘。1日500キロメートルでも2000万日がかかり、100台に増やしても550年がかかって「組み合わせ爆発が起こり(実世界では)やってられない」と小口さんも苦笑い。そこで求められたのが、仮想環境でシステム検証を効率化することだった。雪が降り積もった駐車場。左が現実、右が仮想空間で緑の点が特徴点。仮想空間なら、反復時間を削減できて膨大な検証結果を得られる。小口さんは、アメリカやドイツでの仮想環境を利用したシステム検証の動向を紹介した上で、外界を仮想空間に構築する「外界モデル」での検証を紹介。空間を再現し、パイロンや信号機といったオブジェクトを配置し、時間や天候の変化を加えて外界を形成する要素モデルを設計し、検証シーンの網羅性を向上させるという。ゲーム開発などを手がけるORENDAと協力して、駐車場があるシーンをCGによって作り上げた。見た目はほとんど実写と変わらず、時間や天候も自在に変化させられる。AIが特徴点を拾い出しても、実写とCGでほとんど違いがない再現度。ここならリアルな駐車場を使わなくても現実に近い検証を行える。仮想空間での検証の精度を高めるため、仮想空間で車両などに付けられるセンサも工夫し、実車で現実世界を計測したものと差が出ないようにしていると小口さん。それでも誤差は生まれるが、ドイツのケンプトン大学が行った、認識器を固定してさいを比較し定量評価する事例を積み重ねることで、差をなくしていくような試みが紹介された。仮想空間での検証が現実空間での運用に耐えるような結果を出せるよう、日々努力が行われているようだ。Viewの現実と理想。遮蔽部に穴が空くのを解決する。Viewというデンソーが開発した技術も紹介された。車両には前後左右にカメラが取り付けられている。ここから撮られた映像を元に、ドローンで真上から見下ろしたような映像を創り出すというもの。駐車場所を探すのに便利な技術と言えそうだが、やろうとすると自分の車を中心にして四方が引き延ばされたような映像になってしまう。ここで小口さんは、立体形状を推定し、深度を測って間延びした歪みを取ろうとした。カメラには映っていない部分は穴が空いてしまう。そこでGANs(De-Occlusion)という深層学習のひとつを使ったAIの活用を思いついた。View画像を集めて学習させることで、AIが穴を補ってくれるようになるが、そのために必要な画像を、仮想環境で大量に生成することにした。実際にドローンを飛ばして真値データをとろうとしたら、手間も費用もかかってしまうからだ。Viewにも課題はあって、遮蔽部が現れたり、駐車しているはずの車が薄くて見えなかったり、半分消えてしまっていたりした。「遮蔽部は穴埋めだけではなく外挿相当部分があり、復元ができない」という壁。View映像が出来るようになった。センシング機能開発にも仮想空間の利用が。Engine」が使われている例も紹介された。センシング機能の開発では、深層学習による認識が主流になっているが、数千から数百万枚といったデータを入力する必要がある。それらへのタグ付けを人の手で行っていては手間も時間もかかり、エラーも起こる。浮かんだのが仮想環境の利用。Engine」を使い、遅延レンダリングを行うことで大量の中間バッファを取得できる。CGかというと、「質の高いCGであれば実写はいらない、という報告もある」と海外での検証事例を挙げた小口さん。「CGを使って学習に利用する例が報告されている」そうで、AD&ADASの分野で仮想空間を構築して利用する動きは今後も進みそうだ。Commentsモバイルゲームのチート対策――チーターの動機と手法:CEDEC2019コメントコメントを見るためにはJavaScriptを有効にする必要があります。Japanはライセンスを受けて(株)産経デジタルが運営しています。