AIドラレコサービスの走行データで作る位置情報データプロダクト - 位置情報精度向上の工夫 -

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© GO Inc. タクシーアプリのキャッシュレス決済機能乗務員向けアプリの開発・運営 GO株式会社の主な事業 ※記載されている会社名や商品名などは、各社の商標または登録商標です。（出願中含む）タクシーの運行特性に応じた EV運行マネジメントとエネルギーマネジメントによる CO2削減アプリ注文をメインに営業 AIドラレコによって危険シーンを解析・報告し運行管理に活用タクシーサイネージメディア（動画広告） AIドラレコのデータを元に、地図と実際の道路情報の差分をAI技術によりメンテナンス 4 タクシー配車や経費精算などを簡単効率化した法人向けサービスタクシー乗務員に加え様々な運輸職種を紹介 GO Reserve / GO Crew GO ジョブ GO GX TOKYO PRIME 乗務員 App 充電インフラ提供、エネルギーマネジメントシステムの提供、 EV車両リースなど商用車の包括的脱炭素化サービス日本版ライドシェア・公共ライドシェアへの対応街中の急速充電スポットの検索・予約・決済がオンラインで完結する EV充電サービス

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© GO Inc. GPS単独の即位では条件が良くて3m、条件が悪いと10m以上の誤差になる... GPSの誤差が大きくなる原因 ● マルチパス ○ GPSの電波がビルや山に反射し受信機に届くことで通常経路より時間がかかり即位誤差を生む現象 ● 受信できる衛星の数 ○ ビル街や高架下など、空が開けていない場所では測位に必要な衛星が確保できず、十分な精度が出せない、もしくは測位できない現実背景地図 © OpenStreetMap Contributors 条件: 良条件: 悪

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© GO Inc. 8 プロジェクト遂行に必要な位置精度と位置情報の要件目的: 地図データと現地の道路情報の比較位置精度 ● 地図の同種の道路標識を取り違えない、交差点の進入前後を判断できる精度 = 約10m以内 ● 走行した道路を95%の精度で正しく把握できる要件 ● 車両がどの道路を走行したかを明確にする ○ 標識などの情報はどの道路に作用するかが重要で、地図データも標識と道路NWを関連づけて管理しているため使えるデータ ● GPS由来の位置情報・速度、加速度、角速度、走行時の前方車外映像背景地図 © OpenStreetMap Contributors

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© GO Inc. マップマッチの利点 ● 道路ネットワークデータを用いることで、道路の接続を考慮して補正を行えるため、GPS の精度が悪い区間があっても、前後の精度がよければ高い精度で走行した道路を推定可能マップマッチの欠点(というか特性) ● あくまでも道路ネットワーク上に対応づけるので、実際に走った位置と正確には異なる 12 位置補正の要素技術1: マップマッチの特性道路ネットワークは道路中央付近を通るように整備されている車線数が多い広い道路では左右方向の誤差が大きくなる交差点で曲がるときに直角に曲がってしまう実際のカメラ姿勢と異なるので標識の位置推定精度に悪影響

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© GO Inc. ● 一般的な車両の位置情報はGPS測位だけでは誤差を多く含む ● プロジェクトの目的から必要な位置精度を決め位置精度向上を行った ● 精度向上はマップマッチをベースに道路情報の検出で培ったCV技術を活用している ● 位置精度向上のための要素技術 ○ マップマッチ ○ VSLAM ● これから位置精度向上に活用したいCV技術 ○ 交差点を検出し前後位置の補正する ○ 走行車線検出による左右位置の補正 15 まとめ

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