生成AIによる自動運転の進化新しいシミュレーションフレームワークを発表

IPG Automotiveは、大規模イノベーション推進プロジェクト「NXT GEN AI METHODS（nxtAIM）」の一環として、生成AIを活用した自動運転システムの開発・検証向けシミュレーションフレームワークの仕様策定を完了しました。本フレームワークは、生成型軌跡計画アルゴリズムの検証と大規模合成データの生成を統一環境で実現し、次世代自動運転技術の開発を加速させます。プロジェクトの背景nxtAIMは、2024年初頭に開始された3年間の大規模共同プロジェクトで、自動車業界の20以上の組織（OEM、Tier-1サプライヤ、テクノロジー企業、研究機関）が参画しています。本プロジェクトは、自動運転システムの認識、予測、計画機能において生成AIの活用を推進しています。IPG Automotiveは、このコンソーシアムにおいて、生成型軌跡計画の検証・評価向けシミュレーションフレームワークの開発を担当し、スケーラブルで信頼性の高いAIモデル開発の基盤を提供しています。フレームワークの特徴：2つの相補的なユースケース本フレームワークはIPG Automotiveの車両シミュレーションソフトウェア「CarMaker」を基盤として構築され、コンソーシアムのすべてのパートナーが統一環境で生成型シナリオモデル、軌跡予測・計画アルゴリズムを開発・評価できます。ユースケース1：オープンループ学習による大規模合成データ生成AI モデルを効果的に訓練するには、大量の高品質データが不可欠です。このシミュレーションフレームワークは、Waymo スタイルの抽象環境表現を含む大規模な合成データセットを生成することでこの課題に対応します。これには、交通参加者の位置情報、地図情報、信号制御ロジックが含まれます。データはセンサー構成に依存せず、パートナー企業の Python ベースツールチェーンに容易に統合可能であり、これはシームレスな協業のための重要な要件です。シミュレーション中、関連するすべての変数が記録され、TFRecord ファイルとしてエクスポートされます。これにより、広く使用されている機械学習ワークフローとの互換性が確保されます。レアケースや安全性が重要なエッジケースを含む様々なシナリオタイプにより、軌跡予測モデルに対する意味のある訓練機会が保証されます。画像 : https://newscast.jp/attachments/SCFt4Xc3YYHaPNDXfs85.png図1. 軌跡予測モデルのオープンループ学習向けWOMD形式での CarMakerデータセット生成フローユースケース2：クローズドループシミュレーションによる生成型軌跡計画の検証2 番目のユースケースは、軌跡計画の生成モデルの検証に焦点を当てています。オープンループワークフローとは異なり、このセットアップでは環境が自動運転車に動的に応答するため、シミュレーションの各ステップで生成された軌跡を継続的に再評価することが可能です。同じ入力に対して常に同じ結果が得られることを保証する、つまり厳密な再現性を確保することは、ロバストなアルゴリズムの開発に不可欠な要素です。ギャップ分析により、CarMaker は既に Waymo 互換シナリオ構造をサポートするために必要なほとんどのデータを提供していることが確認されました。これにより、コンソーシアム全体での統合が簡略化されます。画像 : https://newscast.jp/attachments/uIcsZB1XUIbTb9EH5Duz.png図2. 生成型軌道プランナをCarMakerシミュレーションに統合し、 リアルタイムで環境情報と計画軌道をやり取りするクローズドループテストモダン、スケーラブル、産業展開対応長期的な適応性を確保するため、本フレームワークは完全なコンテナ化により実装されており、プラットフォーム独立性と容易なスケーラビリティを実現します。これは、大規模データセット生成と高度な生成モデル統合の両面で重要です。このアプローチは、生成手法を通じたスケーラブル、転用可能、追跡可能なAIシステム実現というnxtAIMの広範なビジョンと密接に整合しています。画像 : https://newscast.jp/attachments/U8tcL78LSCrtirhHP8y4.png図3. WOMD形式での環境表現（上段）とCarMakerシミュレーション画面（下段）の対応。 道路標示・レーン(黒)、自車(濃い青)と視野範囲(緑)、他車両(薄い青)を表示画像 : https://newscast.jp/attachments/hTL57XlUaiI0DCNRKT1y.png図4．ダミー正弦波軌道プランナによるクローズドループ統合テスト 上段：WOMD形式での環境表現、下段：CarMakerシミュレーション画面。計画軌道(青)、目標点履歴(黄)、車両中心点履歴(緑)を可視化今後の展開定義されたフレームワークは、プロジェクトにおける生成的交通シナリオと計画アルゴリズムの訓練、検証、スケーリングのための、堅牢で標準化された、将来的に利用可能な基盤を実現します。nxtAIM の生成的モデリングにおけるクロスパートナーでの取り組みを補完することで、IPG Automotive は将来に備えたシミュレーションのエコシステムと、より高度な自動運転機能の実現を支援します。詳細情報nxtAIMプロジェクトの詳細は以下のリンクを確認ください。 : https://nxtaim.de/wp-content/uploads/3.12_37_online_2026-02-25_OPD_Poster_TP6_Simulation_Framework.pdf【IPG Automotiveについて】IPG Automotiveはバーチャル・テスト・ドライビング技術の世界的なリーダーとして、車両開発のための革新的なシミュレーションソリューションを開発しています。シームレスなテストを実現するソフトウェアとハードウェア製品は、Proof-of-Conceptから検証、リリースまですべての開発プロセス全体を通じて活用できます。IPG Automotiveのバーチャルプロトタイピング技術は、自動車システムズエンジニアリングアプローチを促進し、すべてのエンジニアがバーチャル車両全体で新しいシステムの開発、テスト、検証を行うことができます。IPG Automotiveは、バーチャル開発手法を自動運転車、ADAS、パワートレインおよびビークル・ダイナミクスに適用する分野におけるエキスパートとして、世界中のお客様やパートナーと共に、開発プロセスの効率を大きく向上させるシミュレーション技術の開発をリードしています。実走行テストを補完するものとして、バーチャルの世界で実走行を実施することで、IPG Automotiveは、技術の進歩に大いに貢献し、快適性、安全性、経済性、環境への配慮の面において、明日のモビリティを形作ることに大きく貢献しています。IPG Automotiveは、ドイツ・カールスルーエの本社に加え、ブラウンシュヴァイク、フランクフルト、シュトゥットガルト、ミュンヘン、また国外拠点として中国、フランス、インド、日本、韓国、スウェーデン、英国、米国にて、お客様やパートナーのために革新的な開発サービスを提供しています。IPG Automotive株式会社 (IPG Automotive K.K.)は、ドイツIPG Automotive GmbHの日本法人です。初の海外拠点として2014年に設立され、日本での自動車開発用シミュレーショ ン・ソフトウェアの販売とそれに関連するエンジニアリングのサポートを行っています。《本件に関するお問い合わせ》IPG Automotive株式会社マーケティングコミュニケーショングループE-mail: marketing-jp@ipg-automotive.comURL: https://www.ipg-automotive.com/jp/

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