自動運転車のテスト用のハイブリッド リアルタイム シミュレーター

ドライバーが走行中のジャンクションの信号を赤に変えたり、霧や雨を発生させたり、センサーの動作不良を起こさせたりすることは、現実のテストでは極めて難しく、危険です。しかし、シミュレーションであれば、何百回でも簡単にテストできます。

3xD Simulator のハイブリッド アプローチでは、ドライバー、テスト ドライバー、乗員として人間を参加させることができます。これによって、人間による状況への反応、人間とテクノロジーとの関わり方、人間のテクノロジーに対する信頼度を判断できます。

たとえば、非常時用の自動運転システムをテストするなら、物理的な自動車の内部に人間を 1 人乗せて、運転しているように操縦してもらうことができます。自動車はそれが現実のことであると考えて、緊急時のシナリオや事故が発生すると、ブレーキを適用します。そのとき、人間と自動車、双方がどのように反応するかをテストできます。

チームでは、Unreal Engine のビジュアル スクリプティング システム、ブループリントも活用しています。これによって、研究者がプロジェクトに直接的に関わることができるようになりました。「ブループリントはとても便利なツールです。研究者の多くは、専門の領域、たとえばセンサー、電子工学、機械学については詳しくても、シミュレーターやシミュレーション ソフトウェアについてはそれほど経験がないからです」と Espineira 氏は述べています。

ブループリントによって、プログラマーでない人も、コードを記述するのではなくノードを接続するという視覚的な形で、スクリプティングを行うことができます。Espineira 氏は次のように述べています。「もし、オープン ソースのシミュレーターを使っていて、研究者たちがセンサーやノイズのモデルを変更するためにソース コードに触れる必要があるのだとしたら、とても難しいでしょう。ブループリントを使えばシンプルにそういったことができます」

Unreal Engine でリアルタイム シミュレーターを作成

3xD Simulator を作成するにあたって、チームは Unreal Engine のビークル テンプレートを出発点としました。このテンプレートには自動車が含まれていて、ビークル ダイナミクスが組み込まれており、必要に応じて変更できます。次に、道路ネットワークと周辺環境を構築しました。WMG は一部で LIDAR スキャンを利用した 3D モデルを使用していますが、マーケットプレイスのアセットを使うこともできます。

Espineira 氏は、テスト対象の物理的な自動車を取り囲む 360 度の画面に環境を投影する手段を必要としていました。「一般的には、Unreal の環境内にカメラを置いて画面の位置を確かめてから、画像をプロジェクターに送ります」

しかし、8 台のプロジェクターを連動させて 1 つのシームレスな画像を作るとなると、事態は複雑になります。「8 つのビデオ ポートが必要で、Unreal のインスタンスが 8 つ必要になります。1 台のコンピューターでは無理なので、複数のコンピューターを使い、それらを同期させる方法を見つける必要があります」

チームは nDisplay でその問題を解決できることを突き止めました。nDisplay は、同一ネットワーク上のコンピューターのアレイで Unreal Engine の複数のインスタンスを展開して起動し、3D コンテンツを複数のディスプレイにリアルタイムで同時にレンダリングします。「インスタンスの 1 つがプライマリーとなります。残りがビジュアライゼーションを担当し、プロジェクターへの出力を行います。各プロジェクターが 1 台のコンピューターから命令を受け取るようになり、パフォーマンスが大幅に改善されました」

シミュレーターの開発における次の段階では、Unreal Engine と物理的な自動車の間で双方向に情報を送る方法を考案する必要がありました。そのために、Espineira 氏は ObjectDeliverer プラグインを使用しました。これによってサーバーへとつながるブループリントが提供され、データの送受信が可能になります。