ソリューション
ドライビングシミュレーター
3Dビジュアライゼーションを駆使し、ワンランク上のドライビングシミュレーターへ
3Dグラフィックスとゲームエンジン活用の知見を基に、走行シミュレーション環境の構築を支援します。既存資産を活用しつつ、高品質アセットを組み合わせることにより、効率化と品質向上を両立。自動運転およびADASの学習・検証環境の構築や、活用が増えているCARLAのカスタマイズまで対応します。
自動運転／ADAS開発で求められる次世代シミュレーション基盤
自動運転およびADAS開発においてシミュレーション活用は不可欠ですが、海外製の汎用シミュレーターだけでは日本特有の道路環境・交通ルールを十分に再現できず、AI検証や教師データ生成の要件も年々高度化しています。研究開発フェーズと本番検証フェーズで求められるものも異なります。
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海外製シミュレーターが日本環境に未対応
日本独自の道路標識・信号機・建物・交通ルールが標準ではサポートされておらず、研究機関・OEM・Tier1が国内を想定した検証に使うには大幅な追加整備が必要になります。
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学習・検証のための教師データ生成の負担
自動運転／ADASの認知判断AIの学習には大量かつ多様な教師データが必要で、実車走行データだけでは網羅しきれず、合成データ生成や自動アノテーションの仕組みが求められます。
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研究開発フェーズごとに最適解が異なる
初期研究ではオープンな環境（CARLA）、検証・評価フェーズでは統合環境（SCANeR studio）、AI学習では合成データ生成など、フェーズごとに選ぶべき手段が異なり、全体最適が難しくなっています。
3Dビジュアライゼーションを駆使し、ワンランク上の走行シミュレーション環境を提供
ゲーム開発環境の構築で培ったリアルタイム3DCG技術と豊富なシミュレーション環境開発の知見を活かし、自動運転およびADAS開発に活用できる走行シミュレーション基盤を提供します。
SCANeR studioなど既存シミュレーターの資産を活かした描画品質の向上やパフォーマンスの最適化、CARLAで課題となる日本の道路環境や交通ルールの再現にも対応し、国内の市街地や走行環境を高品質な独自アセットによる仮想空間で再現します。
自動運転、ADASのための学習データ生成から走行シナリオ検証までを一貫して支援し、開発の効率化を実現します。
走行シミュレーション環境構築における2つのアプローチ
ドライビングシミュレーターに関するソリューションは「既存シミュレーターの活用または独自環境構築による自動運転およびADAS開発の学習・検証支援」と「CARLAの日本環境への最適化と拡張」の2つから目的や要件に応じて選択いただけます。
シリコンスタジオの強み
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ゲーム開発で培った3DCG・最適化ノウハウ
Unreal Engineなどのゲームエンジンでの表現力と描画最適化技術を、自動運転シミュレーションのリアリティとパフォーマンス両立に応用しています。
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既存ドライビングシミュレーターからの移植対応
SCANeR studio からの移植や CARLA のカスタマイズ対応など、既存の各種ドラビングシミュレーターの資産を活かした開発に対応します。
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日本国内の景観・市街地を再現する3Dアセットライブラリー
信号機・標識・建物など、日本特有の3Dモデルアセットを独自に開発・提供。PLATEAUやOpenStreetMapと組み合わせ、日本の道路環境を高精度に再現できます。
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高品質な3DCGでAI学習のデータ収集を検証を効率化
リアルタイム3DCGでAIの学習シーンを生成することにより、周辺認識用カメラの広角レンズの再現やアノテーションの自動付与を実現し、教師データの収集と検証を効率化します。
