当社はこれまで培ってきた光技術・ナビ技術を総結集して、本格的な自動運転時代に必要な技術開発を行っています。
従来のカーナビゲーションで用いられる地図は、主に経路探索やPOI探索、及びドライバーに対する視覚的補助に利用されますが、自動運転用途においては、地図の役割は大きく拡張されます。拡張の方向性としては主に高精細化と高機能化があり、我々はこれらを実現する仕組みも含めて自動運転用地図データエコシテムと呼んでいます。
機能の例としては：
などが挙げられます。
当社では、自動運転用の地図開発に必要となる道路環境の3次元点群データを取得するための実験用車両を構築しています。取得した3次元データを基に、LiDARセンサーと組み合わせた際の自車位置推定に関する研究と、地図の最適化の研究を行っています。
実験用車両による、点群データの取得と解析
自動運転車両には、周囲環境認識及び、自車位置推定のためのLiDARセンサーの搭載が必須であると考えています。これらセンサー情報と、自車位置推定技術によって現実世界と地図データの差分を検出できるようになります。この自動運転車両からの差分データをクラウドに収集し統計解析処理を行うことで、差分データを地図の更新データとして利用することが可能になります。更新した地図データを各車両に配信することで、車両は常に最新の地図情報を活用して自動運転の制御を行うことが可能になります。
このようなデータエコシステムを実現するためのグローバルな仕組み作りを他社とも連携しながら進めています。
自動運転用地図データエコシテムの構成ブロック
自動運転用地図データエコシテムは、「東京モーターショー2017」に出展いたしました。
