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Unity x 自動運転シミュレーション、自動運転におけるGame Engineの役割
- 1. Masaya Kataoka Software Engineer @ Tier IV, Inc. Unity x 自動運転シミュレーション、 自動運転におけるGame Engineの役割 Oct 10, 2020 1
- 2. 自己紹介 ● 2010 ○ プログラミングをやろうとして「猫でもわかるC言語プログ ラミング」を購入、何もわからなくて挫折 ● 2014 ○ 大学時代にVRがやりたくてOculus DK2を購入してUnity でゲームプログラミングを始める ● 2016-2018 ○ 研究室でロボットを始める ■ 柔らかいロボット機構の制御を研究 ■ ロボカップでロボットサッカーにハマる ○ 海洋ロボットの開発に着手 ■ 今も趣味で自律航行システムを開発中 ● 2018- ○ 株式会社ティアフォー入社 ■ 現在はToolsチーム所属 ■ AutowareのSimulationやCI/CD周りを担当
- 3. 株式会社ティアフォー 会社名 ：株式会社ティアフォー (Tier IV, Inc.) 設立 ：2015年12月 累計調達額：175億円 開発拠点 ：東京オフィス（東京都品川区北品川） 名古屋大学 役職員数 ：グループ全体 220名以上 ※パートタイマー含む （内 ティアフォー単体 約 160名以上） 事業概要 ：自動運転システムの開発及びプラットフォーム事業 『 Tier IV 』に込めた思い... 自動車業界はその登場以来 OEM（自動車メーカー）を頂点とし、ティア1、ティア 2..と呼ばれる下請け、孫請けの部品メーカーがそれを支える業界構造で発展し てきました。 自動運転の時代には、自動運転を「民主化」し、誰もがその発展に貢献しながら メリットを享受してほしい... その思いが IV（ Intelligent Vehicle ）に込められています。 加藤真平 SHINPEI KATO FOUNDER ｜ CTO THE AUTOWARE FOUNDATION | FOUNDER & CHAIRMAN 東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授、名古 屋大学未来社会創造機構客員准教授、株式会社ティ アフォー 創業者兼CTO、The Autoware Foundation 代 表理事。博士 (工学)。 2004年慶応義塾大学理工学部情報工学科卒業、 2008年同大学院理工学研究科 開放環境科学専攻 後 期博士課程修了。カーネギーメロン大学、カリフォルニ ア大学の研究員、名古屋大学大学院 情報科学研究科 准教授を経て、現職。 専門はオぺレーティングシステム、組込みリアルタイム システム、並列分散システム。
- 5. デグレの防止 事故リスクの最小化 実車試験をするコストの低減 5 Field Test & Data Collection Firmware Scenarios FieldData Scenario Editor Issues OTA Update Probe Data BAG Simulations Autoware開発における Simulationの役割 自動運転システムは非常に複雑でありデグレが起きやす い。Simulatorで多数のテストケースを事前に確認してから 公道に行かないと事故の原因に 自動運転システムが事故を起こしてしまった場合公道であ れば人命に関わることも起こりうるリスクが存在 実車試験ですべてのテストケースを実施するには大きなコ ストがかかりくまなくテストすることは非現実的 仮想環境で事前テストを実施することで公道実験に伴うリスク とコストを最小化することが可能 Point Simulation環境をWeb.Autoと呼ばれるAutowareを支える クラウドシステムとに組み込むことで開発効率をさらに高める Point
- 6. 所謂、リグレッションテスト. 自車両以外の障害物や信号などの動きを定義し、事前に 定義されたシナリオを走りきれるかテストする. 変数が多くテストケースが膨大になる. ODD類型別ユースケース検証 ある簡単なルールを条件に自車両以外を発生させて、事 故を発生させることなく長時間走れるかの検証. 新たなユースケースの発見などに利用. ランダム検証 6 引用: Tier IV Safety Report 2020 ODD (Operational Design Domain) Simulationの実施方法
- 7. センサーデータ・車両の挙動など走行環境全体をシミュ レーションして検証するSimulator GPUなどリッチな環境が必要な代わりに様々なことを検証 可能 物体検出は期待通りできることを前提に、Planning部分の アルゴリズムを中心に検証するSimulator E2E Simulatorよりもコスト低く・高速な検証が可能. E2E Simulator Planning Simulator 事前に自動運転車の走行ログと物体や自己位置などの Ground Truthを用意しておき、システムに変更が行われた 際にセンサーデータを流し込み期待通りの動きをするかを 検証 Log Simulator 7 Simulatorの種類 E2E Simulator Planning Simulator Tier IVではこの部分 にUnityベースの LGSVL Simulatorを採用
- 8. Logging Simulator Planning Simulator End2End Simulator Real Test Sensing ◯ ◯ ◯ Localization ◯ ◯ ◯ Perception ◯ △ ・Detection（疑似点群生成機能の利用） ・Tracking ・Perception ※ 疑似点群生成：物体のOcclusionを模擬 ◯ ◯ Planning ◯ ◯ ◯ Control △ ・ステアリング、加減速の遅延、振動を模擬 ◯ ◯
- 9. E2E Simの要件 多数のキャラクターを表示できること リアルな絵を描画できること 処理が高速に行えること 最近のOpen Worldゲームには何十体もキャラク ターが同時に画面に出てくるものも珍しくない 近年のゲームは実写のようなクオリティでリアル タイムレンダリングするものもある モバイル端末からゲーム機まで幅広い環境で動 作する必要がありあまり計算資源のない環境で も固まらずに動く必要がある Game Engineの要件 多数のNPCを出せること センサをリアルに模擬できること 処理が高速であること 自動運転の試験をするには街の交通流をシミュ レーションする必要があり、多数の NPCを出せ る必要がある 認識系アルゴリズムのテストには実際のセンサ （カメラやLidar）に近い出力が得られる必要が ある Simulationの実行基盤であるクラウドは時間課 金のものが多いので処理が高速であればある ほど実行コストが少なくなる ▶ 自動運転シミュレーターとGame Engineに必要とされる要件はかなり近い ▶ 自動運転シミュレーター開発にGame Engineを使えばシミュレーター開発の工期を短縮しつつ高機能なシミュレーターを開発可能 Point
- 10. ROS1/ROS2インテグレーション LGSVL Simulator オープンソース ROS1/ROS2といったロボット用ミドルウェアに対 応しておりAutowareを含む様々な自動運転ス タックをテスト可能 実装はgithub上で公開されている Unity Engineによるフォトリアリズム Unity Engineの上にSimulatorを構築することで HDRP Pipelineを用いて高度なフォトリアリズム を実現
- 11. LGSVL Simulatorで使われている Unityの機能 PhotoRealismと描画の処理負荷軽減に大きく貢献 LidarのSimulationにGPU Renderingを採用、128ラインま でのLidarをリアルタイムにSimulationできるようになった HDRP Pipeline GPU Rendering 車両のモデルやセンサーのプラグインをアセットという形で 共有することが可能 Asset Bundle
- 12. まとめ ● 自動運転Simulatorには様々な種類が存在し、 End2End SimulatorはGame Engineと要件が近い ためGame Engineベースで開発すると短期間で良 いシミュレータを作ることができる ○ Tier IVでは現在UnityベースのLGSLV SimulatorをEnd2End Simulationに使用 ● 一般的なゲーム開発でよく用いられている機能も 自動運転シミュレータで活用されている ○ HDRP Pipeline ○ GPU Rendering ○ Asset Bundle etc... 雨や雪、霧によるLidarへのノイズを考慮する等より リアルなセンサモデルの実装 今後の展望 左から突然割り込んでくるバイク、歩道から飛び出 す子供といった公道で自動運転車が直面するエッ ジケースを実現するNPC挙動の実装 Sensor Realism NPC Behavior
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- 14. © 2020 Tier IV, Inc. 14