自動運転向け地図・マップ解説（2022年最新版） 開発企業は？

国内外の開発企業間の競争も本格化

自動運転ラボ編集部
-
このエントリーをはてなブックマークに追加
LINEで送る


自動運転レベル3の実用化をはじめ、高度な運転支援を実現するレベル2＋など、高精度3次元地図を活用する事例が出始めている。レベル4においても、ODD（運行設計領域）ごとにマッピングした地図が一般的に活用されている。


この記事では2022年4月時点の情報をもとに、普及期を迎えつつある高精度3次元地図の概要や開発企業など最新情報を取りまとめた。

記事の目次

■自動運転で「高精度地図」が必要となる理由

自動運転車は、カメラやLiDARなどのセンサーが目となり、そこで得た情報を脳の役割をなすAI（人工知能）が解析し、自動車の制御を行う仕組みだ。位置情報は基本的にGPSなどの衛星システムを活用する。

こうした自動運転機能をバックアップするのが3次元（3D）の高精度地図（HDマップ）だ。HDマップには車線ごとの道路情報をはじめ、周囲の構造物や標識、信号などが高精度で収められており、走行中の車両に搭載されたセンサーが取得した画像とマップ上のデータをリアルタイムで照合することで、自車位置をより正確に導き出すことが可能になる。

また、センサーが取得しきれなかった標識情報などを補完する認識補助の役割を担うほか、走行経路におけるさまざまな情報を先読みすることも可能になるため、効率的なルートプランニングにも役立てることが可能になる。


センサーやAIが人間同様100％機能するならば高精度3次元地図は必要ないかもしれないが、絶対的な安全性が求められる自動運転においては、安全性向上に向けHDマップを活用する手法がスタンダードとなっている。

■自動運転向け地図とは？
HDマップとダイナミックマップとの違いは？

HDマップは、上述した通り道路交通に必要な情報を3次元で網羅した基盤となるデジタルインフラだ。この基盤に、工事などの交通規制情報や気象情報、渋滞情報、落下物情報、信号現示情報、交差点内歩行者情報など目まぐるしく変化する動的な情報を付加したものがダイナミックマップだ。

ダイナミックマップはどのような情報で構成される？

ダイナミックマップでは、各種情報は必要とされる更新頻度ごとに静的情報（HDマップ）、準静的情報、準動的情報、動的情報に区分けされる。

準静的情報には、道路工事やイベントなどによる交通規制情報、広域気象情報、渋滞予測などが含まれる。準動的情報には、観測時点における実際の渋滞状況や一時的な走行規制、落下物や故障者など一時的な走行障害状況、実際の事故状態、狭域気象情報などが含まれる。


最も更新頻度が高い動的情報には、移動体間で発信・交換される情報や信号現示情報、交差点内歩行者・自転車情報、交差点直進車情報などが含まれる。

出典：内閣府（第30回 SIP自動走行システム推進委員会 資料）
■自動運転向け地図の開発に関わっている国内企業
ダイナミックマップ基盤（DMP）：2016年に設立された企画会社

高精度3次元地図データの作製・提供を目的に国内自動車メーカーや測量・位置情報などを取り扱う民間各社が結集して2016年に設立した企画会社。2021年3月時点で、国内高速道路や自動車専用道路の上下線計3万1,777キロをマップ化している。

国内では、ハンズオフ運転を実現する日産の「ProPILOT 2.0」や、アイズオフを実現するホンダのレベル3システム「Honda SENSING Elite」に採用されているほか、各地の公道実証でもマップ作製技術が活用されている。

今後は一般道路への拡大を図るとともにコストパフォーマンスに優れたソリューション展開で広く普及を図っていく。2024年度には、一般道路を含め約13万キロまで整備路線の拡大を目指す。また、2019年に買収した同業の米Ushr（アッシャー）とともに、データフォーマットの統一を図りながら海外展開を進めていく方針だ。

【参考】ダイナミックマップ基盤については「道路の3Dデータ化、一般道も対象に！ダイナミックマップ基盤、ADASや自動運転向けに」も参照。

ゼンリン：幅広い用途に対応したソリューションを提供

国内地図情報の代名詞的存在のゼンリンも3D地図の開発に力を入れており、自動運転をはじめ建設土木分野やゲームなど、幅広い用途に対応したソリューションを提供している。

2018年には、KDDI、富士通とともにダイナミックマップの生成・配信技術の実証実験を行った。2020年3月には、MaaSや自動運転、スマートシティなどの分野におけるビジネス拡大に向け、NTTと資本業務提携を交わしている。

日産のProPILOT 2.0やホンダのHonda SENSING Eliteには、DMPの3 次元地図共通基盤データをベースに同社が独自に収集・整備した情報を加えた地図データが用いられている。DMPのHDマップに付加価値を加えて製品化する好例だ。

ウーブン・アルファ：自動地図生成の「AMP」を開発

トヨタ系ウーブン・プラネット・ホールディングス（旧TRI-AD）のウーブン・アルファは自動地図生成プラットフォーム「AMP」の開発を進めている。

2019年に米CARMERAと車載カメラを使った高精度地図生成実証実験を行ったほか、マクサー・テクノロジーズやNTTデータと高解像の衛星画像を用いた高精度地図自動生成に向けた実証実験を行うなど、効率的にHDマップを作製・更新する技術開発に力を入れている。

2020年4月には、DMPとAMPを用いて車両センサーで収集した画像などのデータから道路上の変化した箇所を検出し、HDマップを効率的に更新する実証を開始している。

2021年6月には、いすゞ・日野と自動地図生成プラットフォームの活用に向けた検討、三菱ふそうと同プラットフォームの先進運転支援技術への活用に向けた共同研究をそれぞれ開始するなど、実用化に向けた取り組みを加速している印象だ。

【参考】AMPについては「AMPとは？トヨタTRI-ADの自動運転向け自動地図生成プラットフォーム」も参照。

三菱電機：モービルマッピングシステム（MMS）を製品化

三菱電機は、HDマップデータの収集に活用するモービルマッピングシステム（MMS）を製品化している。国内におけるHDマップ整備の主流となっている技術だ。

MMSは3台のGPSアンテナ、IMU、カメラ、LiDARを一体化したユニットを自動車の天板上に装備したもので、走行した車道周囲の点群データを絶対精度10センチ以内、相対精度1センチ以内の高精度で計測することができる。

【参考】MMSについては「モービルマッピングシステム（MMS）とは？自動運転向け地図作成を下支え」も参照。

パスコ：計測車両システム「Real Dimension」を発表

測量大手のパスコもMMSを開発している。前方と後方に上下2段のLiDAR2～4台、デジタルカメラ2～6台で3D点群データとデジタル画像を取得する仕組みだ。

2020年12月には、道路空間全体を計測する新たなコンセプトの計測車両システム「Real Dimension（リアルディメンション）」を発表した。

従来、道路空間データの計測においては、高精度道路基盤地図整備にMMS、路面の点検・調査や維持管理に路面性状測定車「Real」と別々の専用車両を使用していたが、Real Dimensionは両者の機能を統合し、取得データの解析処理の効率化とデータ品質の向上を実現している。

【参考】Real Dimensionについては「パスコ、MMSとRealを統合し道路空間全体を計測！自動運転に役立つ高精度地図作成」も参照。

アイサンテクノロジー：静的要素をデータベース化して製品化

測量大手のアイサンテクノロジーは、三菱のMMSで取得した画像やレーザー点群、GNSS位置情報を用いて道路周辺の静的要素をデータベース化した地図情報「ADASmap」を製品化している。

また、新開発の3次元点群処理エンジンにより世界トップクラスの点群処理機能を実現した精密3次元空間データ生産ツール「3DWING」など関連するソフトウェア開発にも力を入れている。

【参考】アイサンテクノロジーについては「アイサンテクノロジーの自動運転戦略まとめ　測量技術をダイナミックマップに活かす」も参照。

■自動運転向け地図の開発に関わっている海外企業
HERE Technologies（オランダ）：HDマップの開発を加速

位置情報サービスを手掛けるヒアテクノロジーズは、2015年に独アウディ、BMW、ダイムラーの自動車連合に買収され、自動運転に対応したHDマップの開発を大きく加速させている。

従来の2Dマップは世界200カ国、7,000万キロ超の道路を網羅し、カーナビなどで利用されている。自動運転に対応した「HERE HD LiveMap」は不明だが、LiDARを搭載したHERE True Vehiclesを使用して1日あたり28TBのデータを収集しているという。

衛星画像やOEMフリートのセンサーなど複数のソースからデータを収集してリアルタイムで分析し、マップを常に最新の状態に保っている。

コネクテッドカー、車載インフォテインメント、自動運転向けのエンドツーエンドソリューション「HERE Connected Vehicle Services」や「Open Location Platform」などのサービスも展開している。

出資企業には、独自動車メーカー2社のほかボッシュ、コンチネンタル、インテル、NTT、三菱商事、パイオニアが名を連ねており、日本との接点も多い。

【参考】HERE Technologiesについては「蘭HERE、ADAS向けの3D道路モデル「HERE Lanes」発表　自動運転向けも作製進む」も参照。

TomTom（オランダ）：自動運転向け「TomTom HD Map」を開発

オランダに本拠を構えるTomTomは、ADASに対応した「TomTom ADAS Map」や自動運転向けの「TomTom HD Map」の開発を進めている。ダイムラートラックやアルファロメオ、マセラティなどがADAS向けにすでに採用しているほか、トヨタやルノー、NVIDIA、ボルボが自動運転開発においてパートナーシップを結んでいる。

HDマップは常に最新の情報に保つための更新頻度が問われるが、TomTomは独自のトラフィックサービスで数億のGPSデータポイントを処理し、1分未満のサイクルタイムを実現しているという。

こうした更新データの配信に向け、クラウドを活用して最小限のデータと統合コストでマップコンテンツを迅速かつ確実に配信するよう設計された「TomTom AutoStream」なども提供している。

NavInfo（中国）：アポロ計画においてHDマップを開発

地図・位置情報サービスを手掛ける中国NavInfo（四維図新）は、HDマップをはじめ多角的な自動運転ソリューションの開発・提供を推し進めている。

テンセントから出資を受けており、アリババ系のAutoNaviや百度などとのライバル関係にも今後注目だ。百度はTomTomと提携し、アポロ計画においてHDマップの開発を進めている。

中国ではこのほか、自動運転開発を進める配車サービス大手のDiDi Chuxing（滴滴出行）などもHDマップ開発を進めている。

Hyundai MNSOFT（韓国）：高速かつ正確に高解像度地図を作成する技術を開発

現代グループ傘下で位置情報サービスを手掛けるHyundai MNSOFTは韓国内のHDマップの作製・提供に取り組んでおり、ヒュンダイが開発を進めるレベル3車両などでの活用が見込まれる。

道路データに基づき、より高速かつ正確に高解像度の地図を作成する「Map Auto Creation（MAC）テクノロジー」を開発済みで、モバイルマッピングシステムで収集されたデータを処理し、自動でオブジェクトや位置情報の検出を98％の精度で行う。手作業に比べ20倍速く情報処理を行うことが可能になるという。

Mobileye（イスラエル）：AVマップ「Mobileye Roadbook」を作製

自動運転開発を手掛けるイスラエルのモービルアイは、自動運転に必要となる地図をクラウドソース化する技術「REM」により、HDマップならぬAVマップ「Mobileye Roadbook」を作製している。

同社のADASソリューションを搭載した世界中の数百万台に及ぶ自動車からデータを収集し、集約・解析して道路インフラをモデリングしていく仕組みだ。従来の静的なマップと異なり、ドライバーが特定の道路をどのように運転しているかといった動的な履歴も含まれており、自動運転における意思決定プロセスをより鮮明にするという。

MapBox（米国）：地図開発プラットフォームサービスを開発

ソフトバンク・ビジョン・ファンド（SVF）から出資を受けている米スタートアップのMapBoxは、地図開発プラットフォームサービスを手掛けている。

用途に合わせて自由にカスタマイズできることが特徴で、開発者はさまざまな情報を統合し、目的・ユーザー・ブランドに合わせた地図を構築することができる。

AIとARを組み合わせた運転支援システムの構築なども可能で、将来的には自動運転分野におけるソリューション展開にも期待が持たれる。

DeepMap（米国）：フォードやホンダ、上海汽車などとパートナーシップ

HDマップ開発を手掛ける米スタートアップで、これまでにフォードやホンダ、上海汽車、ボッシュ、ダイムラーなどとパートナーシップを結んでいる。2021年6月にNVIDIAに買収されることが発表された。

同社のHDマップはスケーラブルかつカスタマイズ可能で、進化するセンサーなどに伴いOTA（Over The Air）によるソフトウェア更新を将来にわたって保証し、可能な限り安全な自動運転車ソリューションを実現するとしている。

マップサービスには、「DeepMap Cloud Platform（DCP）」で実行されるクラウドソーシング機能が含まれており、フリートで生成されたデータをシームレスに取り込み、低遅延、スケーラブルなマップ作製や更新を可能にする。車載サービスには、ローカリゼーション、センサーキャリブレーション、データ記録、変更検出などが含まれる。

NVIDIAによる買収により、同社の技術がより多くの自動運転開発企業の元に届く可能性がある。

Ushr（米国）：ダイナミックマップ基盤が買収した米国企業

Ushrは地理空間ソリューションなどを手掛けるGeoDigital Internationalから拡大が見込まれる自動運転市場の追及に向け2017年に分離された企業で、2019年にダイナミックマップ基盤に買収・子会社化された。

土木測量などで培った技術をHDマップに生かしており、各種メディアによると2018年時点で北米の高速道路20万マイル（約32万キロメートル）をカバーしているという。

ダイナミックマップ基盤にとっては、自社のマップ作製・更新技術における世界展開の足掛かりとなる1社だ。

【参考】Ushrについては「ダイナミックマップ基盤、同業である米GM出資のUshr社を買収　自動運転など向けの高精度地図を提供」も参照。

■自動運転向け地図の開発を担う業界団体も

HERE Technologies、パイオニア（インクリメントP）、NavInfo、韓国の通信事業大手SK Telecomの4社は2018年、自動運転に対応したグローバルな高精度3次元地図作製に向け「OneMap Alliance」を結成した。

ヒアの「HERE HD Live Map」の標準と仕様に合わせることで、地域を横断する一貫したHDマップの提供を目指す方針だ。なお、2021年6月現在、SK TelecomがHyundai MNSOFTに入れ替わっている。

■【まとめ】世界的な基盤整備や更新技術、国際標準化が今後の焦点に

レベル2＋やレベル3車両の普及が始まった現在、HDマップの需要も大きな伸びを見せている。今後は、世界各国の主要道路を網羅する基盤整備をはじめ、ウーブン・アルファが取り組むような効率的な更新を実現する技術、仕様の国際標準化などが強く求められることになりそうだ。

レベル4に関してはODDが比較的狭域なため、サービスごとにマッピングするのが一般的となっており、自動運転開発企業の多くは独自開発したマッピング技術やLiDAR開発企業などの技術を活用している。こうした作業においてもより高精度で効率的な技術が求められることは言うまでもない。

DeepMapやUshrなどが買収されたように、各社が有する技術を統合し、より大きな目線に立った取り組みやビジネス化が今後大きく加速しそうだ。

【参考】関連記事としては「【最新版】ダイナミックマップとは？ 自動運転とどう関係？ 意味や機能は？」も参照。

■関連FAQ
    自動運転車向けのマップの種類は？

    一般的には「高精度3次元（3D）地図」と「ダイナミックマップ」の2種類だ。高精度3次元地図に動的情報などを加えたマップが、ダイナミックマップとなる。

    ダイナミックマップに加えられるデータは？

    高精度3次元地図の情報を「静的情報」とする場合、ダイナミックマップにはこのほか「準静的情報」「準動的情報」「動的情報」が加えられる。

    静的情報・準静的情報・準動的情報・動的情報とは？

    静的情報は道路や標識などのデータ、準静的情報は交通規制の情報や気象予報の情報、準動的情報は事故の情報や渋滞の情報、動的情報は周辺車両や歩行者の情報などのことを指す。

    日本で自動運転車向けマップを開発している企業は？

    2016年に設立されたダイナミックマップ基盤が代表格。国内の自動車メーカーなどが結集して運営されている企業だ。ゼンリンやトヨタ子会社のウーブン・アルファなどもダイナミックマップ関連の取り組みを行っている。

    海外で自動運転車向けマップを開発している企業は？

    オランダ企業のHERE TechnologiesやTomTom、中国企業のNavInfo、アメリカ企業ではMapBoxやDeepMapが挙げられる。

（初稿公開日：2021年6月30日／最終更新日：2022年4月8日）

記事監修：下山 哲平
（株式会社ストロボ代表取締役社長/自動運転ラボ発行人）

大手デジタルマーケティングエージェンシーのアイレップにて取締役CSO（Chief Solutions Officer）として、SEO・コンテンツマーケティング等の事業開発に従事。JV設立やM&Aによる新規事業開発をリードし、在任時、年商100億から700億規模への急拡大を果たす。2016年、大手企業におけるデジタルトランスフォーメーション支援すべく、株式会社ストロボを設立し、設立5年でグループ6社へと拡大。2018年5月、自動車産業×デジタルトランスフォーメーションの一手として、自動運転領域メディア「自動運転ラボ」を立ち上げ、業界最大級のメディアに成長させる。講演実績も多く、早くもあらゆる自動運転系の技術や企業の最新情報が最も集まる存在に。（登壇情報）
【著書】
・自動運転＆MaaSビジネス参入ガイド
・“未来予測”による研究開発テーマ創出の仕方（共著）




関連記事

関連記事合わせて読みたい