高精度3D地図

クルマが「自律的に」、そして「安全で精度の高い」自動運転を実現するためには、車載カメラやレーダーなどの機器に加えて、高精度な3D地図が必要不可欠です。私たちはそのような「ミライの地図」を作成しています。具体的には、走行動画、および計測によって得られた位置データ情報(点群)をもとに(図1)、専用CADを使って、位置データに道路縁(いわゆる路肩)や区画線(路面の線ペイント)などの属性を持たせることで、データ化しています(図2)。


(図1)計測によって得られた位置データ情報(点群情報)


(図2) 整備データイメージ
世界に一つだけの「道」
目の前にある道は、世界に一つだけの「道」。地図のデータ化は、個別生産に近い業種といえます。あらかじめ取り決めしたルールに当てはまらない数々の道路を、同僚や関係部署と熱い議論を交わしながら、一つ一つオーダーメイドで命を吹き込み、作成した3D地図で自動運転を支えています。

TOMOSシステム開発

コンピュータを使った設計や作図を行うソフトウェアをCADと言います。地図データを作成するソフトウェアもCADの一つです。TMIでも専用のCADを自社開発してきましたが、扱うデータも増えたり、自動運転向け地図のように新たな分野が入ってきたり、著しい変化に追従する必要があります。しかも、それを気軽にいつでもどこででも(社内からでも外ででも)使いたい、それを支えとして魅力的な地図を作り、お客様に提供していきたい・・・そんなニーズからTOMOSというシステムは生まれました。
コンセプトは 『地図の倉庫』
国内外問わず、ナビ地図や自動運転向け地図データ、またそれらを作成するために必要となる元データはたくさんあります。それらを一元管理して、”いつでも・どこでも・簡単に”出し入れしたい。イメージとしては大規模物流倉庫の地図データ版を作っています。 TOMOSは特別なアプリケーションをインストールする必要はありません。ブラウザさえ使える環境であれば、世界中どこからでも使うことが可能です
技術としての基本方針は『新しい技術にチャレンジ』
TOMOSはクラウドベースのシステムです。新しい技術であることが大前提。 現在、データベースとしてはmongoDB、プログラム言語としてはScalaやTypeScript、Node.js等、各種ミドルウェアもオープンソースをフル活用しています。もちろん、途中で最適なミドルウェアが見つかった場合は、切り替えて技術的により良いものにしていくことが開発者の統一意識です。
また、データベースや言語以外にも、時代に沿ったスピード感ある開発を進めるため、開発手法としてアジャイルを採用しています。チームで日々、熱いディスカッションをしながら開発中です。

画像認識

深層学習等の画像処理技術を応用することで、カーナビ及びADAS(先進運転支援システム)/自動運転向けの空間情報データを効率的に作成するためのシステムを開発しています。最新の技術動向の調査、画像処理システムの設計・実装・評価、深層学習のための教師データ収集・アノテーション等が主な業務となります。
深層学習による標識検出
当社では車載カメラを用いて現地調査画像を大量に収集しています。そのデータを活用し、深層学習の教師データとすることで、交通標識を自動で検出することが可能です。さらに検出した標識の位置座標を推定して、地図上にプロットする技術も開発しています。
路面領域の推定
上記に加えて、セマンティックセグメンテーションによる路面領域推定にも取り組んでいます。路面領域のセグメンテーションにより、より詳細な道路情報を得ることができると考えています。 ※セマンティックセグメンテーションとは、画像の各ピクセル毎に、そこに何が写っているか推定するタスクです。
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