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ドイツのシュトゥットガルト大学グリーンチームはフォーミュラ・スチューデント・ドライバーレス(Formula Student Driverless)において、Nerian社のステレオビジョン技術を採用しています。自律走行モータースポーツでは、車両がコースを安全に完走できるよう、走路標識の確実な検知と正確な位置確認に関して高い水準を要求します。

学生フォーミュラとは

学生フォーミュラとは、自動車技術分野でのエンジニア育成を目的としたエンジニアリングコンテストです。フォーミュラカーの企画・設計・作成、大会での実走までの全てを学生が主体となって取り組むことで、座学だけでは身に着けられない知識や技術を深める場として、多くの工学系の学生が参加するコンテストです。

「ものづくりによる実践的な学生教育プログラム」として、1981年にSAE Internationalが主催となってアメリカで開催された「Formula SAE」が学生フォーミュラの始まりです。その後、イギリスやオーストラリア、日本でも同様のレギュレーションで大会が開催されるようになり、今では多くの企業も支援する大規模な大会となりました。

「学生フォーミュラでは、作成されたフォーミュラカーの速さを競い合うだけではなく、車検、コンセプトやデザイン、コストなど構想段階から審査されます。また、走行性能に関しては実際にさまざまなコースを走行して、スキッドパッドやエンデュランスといった項目ごとに審査されます。そして、最終的に全ての審査結果を総合して、順位を決めます。

学生フォーミュラとグリーンチームについて

学生フォーミュラは、学生による世界最大のエンジニアリングコンテストです。特別に設計された自作レーシングカーを走らせて、毎年600チームが世界中のコンテストで競い合います。コンテストを勝ち抜くためには、加速スプリントや曲線走路耐久性から設計プレゼンテーションやビジネスプランにいたるまで、各チームはさまざまな分野を極めなければなりません。

シュトゥットガルト大学を拠点にするグリーンチーム・シュトゥットガルトは、優れた取り組みと絶え間ない革新性を備えて設立以降、世界中のトップチームの中でも常に上位にいます。チームには毎年40~50名のメンバーがいて、前年を上回るような新しいレーシングカーの製作を目指しています。

2017年以来、チームは別の新たな挑戦として自律走行レーシングカーの新クラス、フォーミュラ・スチューデント・ドライバーレス(Formula Student Driverless)に挑んでいます。この新しいカテゴリーでも勝ち抜くため、レーシングカーを外部の影響を全く受けない完全自律走行へと改良しています。

D0711-4(レース用自立走行車)

D0711-4はグリーンチームが2019/20シーズンに向けて開発した自立走行レーシングカーの名称で、以前は手動制御されていた学生フォーミュラ車のE0711-9が元になっています。車両のシャシーと空気力学的な構成部品はほとんど全て炭素繊維から制作され、極めて重要な要素である車両重量をできるだけ軽量化しているのです。四輪駆動のハブモーターは、600 Vの高電圧バッテリーから80 kWの電力を供給します。高度に最適化された空気力学によって、急なコーナーを高速で走行してもグリップ性が確保されます。カメラとLiDARセンサーから構成される知覚システムには自己位置推定手法が備わり、車両の状況と位置に関する情報を提供するのです。強力な電子制御装置(ECU)が計算してリアルタイムで走路を導き、車両をコントロールします。遠隔操作ブレーキシステムによって、緊急時には車両は数秒のうちに停止可能です。

認識システム

認識システムは、自律走行レースで最も重要な要素のひとつです。車両が走路上で迅速、安全に方向設定できるように、システムには様々な要素が求められます。色付きの走路標識を確実に認識し、正確に位置確認する必要がありますし、システムはできるだけ効率良くなければなりません。なぜなら、ハードウェアやバッテリー容量が増えると、極めて重要な要素である反応時間と重量に負担がかかるからです。フォーミュラ・スチューデントでは、それぞれ異なる長所と短所を持つさまざまな様式が使用されています。

  • 単眼カメラは色彩情報を含む高情報密度を提供し、その操作は極めて簡単です。しかし、2D画像に基づく走路標識による位置確認は、不正確です。
  • LiDARは位置確認の精度に優れていますが、コンテンツ情報はほとんど提供しません。発散レーザービームのせいで、そのレンジも制限されます。
  • ステレオカメラは、上記2点の様式が備える数多くの利点を組み合せています。正確な立体情報に加えて、画像の高情報密度は維持されます。適切なレンズを選択すると、ステレオカメラは他の様式のレンジを超えることさえ可能です。

グリーンチームはここで上記の様式全部を使って、さまざまな長所を活用します。2個の単眼カメラは、クローズアップレンジをカバーしますし、LiDARセンサーは、中距離レンジでの正確な位置情報を提供します。ステレオビジョンシステムは、長距離をカバーするには理想的ですが、実行するのは他の技術よりもはるかに困難なものです。なぜなら、ステレオ画像を入手するには、2個のカメラによる画像をまず同期させて正確に重ね合わせ、次に立体情報が計算されなければなりません。特に実時間アプリケーション向けには、より高度な開発と演算が必要です。そこで、グリーンチームはNerian Vision Technologies社のSceneScan Proステレオビジョンセンサーを活用して、これらの課題を克服します。

Nerian社ステレオビジョンによるソリューション:SceneScan Pro

SceneScan Pro は、グリーンチームがリアルタイムで正確に3Dステレオビジョンを活用することを可能にします。FPGAによるハードウェアベースの画像処理を使用しているSceneScan Proは、GPU内でのデータ処理を用いた従来のソリューションよりも大幅に効率的で、高速であり、高い信頼を得ています。スモールフォームファクターと低消費電力によって、レーシングカーというスペースに制約があり、可動性のあるものへの応用が容易になるのです。SceneScan Proは複数のトリガー信号の出力もでき、さまざまなセンサーとの同期が可能です。グリーンチームの場合、これによって2個の追加単眼カメラを作動させています。

既存のD-0711-4ソフトウェアスタックとの一体化も簡単です。ROS(ロボットオペレーティングシステム)のノードとインターフェースを利用して、SceneScan Proには高い柔軟性が設定され、全体のシステムに途切れなく組み込むことができます。出力深度マップが処理され、必要なルート表示を特定して正確に位置確認します。

高解像度画像は、遠方の物体を検知するために必要です。しかし、車両は高速で動くため、画像を迅速に処理する能力もとりわけ重要となってきます。SceneScan Proの非常に高い処理能力により、遅延が少なく、高フレームレートを達成できます。その結果、D-0711-4はレース場で安全、正確に位置確認でき、限界速度がさらに高まります。これによってNerian社のSceneScan Pro は、フォーミュラ・スチューデント・ドライバーレスでの自立走行モータースポーツに使用される要求が厳しいアプリケーションとして、理想的なものになるのです。

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