ダイナミックマッププラットフォーム株式会社は、2026年9月17日(米国太平洋時間、日本時間9月18日)に開催されたVoxel51主催のオンラインイベント「ADAS, AV, and AI Meetup」に登壇しました。同社の三宅 諒人(テクノロジーユニット ソフトウェア技術部)が講演を行い、高精度3次元地図データや点群データを活用したAI学習・評価の取り組みを紹介しました。実世界データをAI開発へ展開する事例として、走行映像生成やデジタルツイン環境の構築手法などが説明されました。

実世界データを起点とした走行映像生成とデジタルツイン環境

講演では、「From Survey-Grade Maps to Physical AI: Scaling Real-World Data for Training and Simulation」と題し、高精度3次元地図データや点群データを活用したシミュレーションおよび合成データ生成の事例が紹介されました。

高精度3次元地図データを活用してシミュレーション環境上で生成したシナリオ映像を、NVIDIA Cosmos Transfer 2.5 AV Modelによってフォトリアルな走行映像へ変換する取り組みが示され、天候や時間帯などの条件を変えた多様なデータを効率的に作成できる可能性が示されました。

また、実世界の多数の画像から周辺環境を3次元的に再現する3D Gaussian Splatting(3DGS)の活用についても紹介されました。高精度3次元地図データから生成した走行シナリオと、3DGSで再現した実在環境、車両モデルなどをOpenUSD上で統合し、NVIDIA Isaac Sim上でシミュレーションを行うデジタルツイン環境を構築することで、自動運転AIやフィジカルAIの学習・評価環境として活用する取り組みが説明されました。さらに、高密度・高精度な点群データから道路表面の形状を再現するOpenCRGデータを活用した車両運動シミュレーション事例も紹介されました。

AI学習・評価を支える高精度3次元データの活用

講演では、自動運転向けに整備してきた高精度3次元地図データや点群データをAI学習・評価向けデータとして活用する取り組みについても説明されました。高精度3次元地図データに含まれる区画線、道路縁、交通標識などの実在地物に加え、車線中心線や道路接続情報、道路形状などの情報は、AI学習の教師データや認識結果の検証用基準データとして活用可能です。

あわせて、画像データや点群データに意味情報を付与したセマンティックデータについても紹介され、実世界の生データと組み合わせることでアノテーション作業の効率化や認識精度の検証を支援すると説明されました。同社は高精度3次元データを基盤に、AI向けデータ提供事業「Data for AI」を推進しています。

講演で使用されたデータの一部は、サンプルデータセットとしてAI開発プラットフォーム「Hugging Face」にて公開されています。

• サンプルデータセット: https://huggingface.co/datasets/dynamic-maps/hard-intersection-multimodal-sample

このサンプルデータセットは「Voxel51 Dataset Zoo」からも利用可能となっており、セミナー内ではVoxel51のマルチモーダルデータプラットフォームを用いた可視化・分析のデモンストレーションが実施されました。複数視点のカメラ画像やセマンティックデータ、高精度3次元地図データを組み合わせて表示することで、AI開発者が実世界データを効率的に分析・評価できる可能性が示されました。

ダイナミックマッププラットフォーム株式会社は、日本政府によるバックアップのもと国内自動車メーカー10社などの出資により設立され、北米・欧州・中東・韓国に拠点を構え現在26ヶ国で事業を展開しています。

• 設立: 2016年6月
• 本社: 東京都渋谷区
• 代表者: 吉村 修一
• 事業内容: 自動運転・ADASをはじめ多様な産業を対象とした高精度3次元データの提供
• 公式サイト: https://www.dynamic-maps.co.jp/
• 公式X: https://x.com/dynamic_maps

本記事はダイナミックマッププラットフォーム株式会社の発表をもとに作成しています。

Dellows News編集部

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