1月31日 自動運転における要と言われる技術は幾つかあるが、その一つが「高精度3次元地図データ」と言える。現在、国内の各所で自動車をはじめ、鉄道、船舶、ラストワンマイルを担う様々な小型モビリティ、配送用モビリティ、ドローンの飛行などで実証実験が進んでいるが、多くの実験で必要とされるのが「高精度3次元地図データ」「3次元点群データ」だ。しかし、現状は自動運転技術を開発する団体が改めてコースの地図作りからスタートするケースが大半と言えるのではないだろうか。実証実験の目的や性質により、どこまでの精度が必要なのか、何をデータ化出来ればよいのかは異なるものと思われるが、何をさておき、国内の実証実験のペースを上げるためには地図データである。DMP（ダイナミックマップ基盤株式会社）は、そのような背景からオールジャパンでの協力体制を築き、よりスムーズな「高精度3次元地図データ」を整備・提供する使命を担った会社だ。同社の高精度3次元地図データは、2017年にGMの「Super Cruise」に世界で初めて採用され、昨年ホンダからリース販売された「レジェンド(LEGEND)」に搭載された「Honda SENSING Elite」や、日産の「Pro PILOT」、トヨタの「Advanced Drive」などにも採用されている。そして同年4月には高速道路と自動車専用道路から一般道へ整備路線を拡張したHDマップを導入している。ホームページでは、2020年度現在高速道路・自動車専用道路でカバーされたのは、31,777km、2024年度にはこれらに一般道路を追加し、約130,000kmまで地図を整備・拡張するとしている（*2021年3月31日時点での計画）。事業内容としては、日本と北米向けで異なるHDマップのフォーマットの統一や、高度な位置補正技術を用いたモービルマッピングシステム（MMS）で各道路を計測、統合しそれらを高精度3次元点群データに仕立てる等を行っている。同社は、2019年に米国のUshr（アッシャー）を買収、自動化技術を全面的に導入することで、製造コストの低減を図っている。この技術により、データのユーザーとなる自動車メーカーでは導入ハードル、車両の開発コストが低下し、開発効率が向上する筈だという。また当初DMPとUshrでは、異なるフォーマットでデータを提供していたが、これらを統一させ、さらに車両開発期間の短縮も狙う。MMSを計測車両に搭載するには、1台およそ1億円のコストがかかるという。DMPでは10台前後の車両を使用して道路の計測を行っている。システムを構成するのは、GNSS、ジャイロセンサー、磁界センサー、気圧センサーなどを備えたIMU（慣性計測ユニット）、全方位カメラ、LiDARなどのレーザー計測機器、積算走行距離計（オドメーター）を検出するセンサー、車内にも各装置をモニターする複数のPC、モニター等々。一般的には、これらに人件費、車両本体、車両燃料代、車両維持費なども発生する為、地図の作成には相応の投資や人材が必要となると言える。前述のシステムにより整備される「高精度3次元地図データ」は、衛星測位による位置補正データ、計測による点群生成データ、これらの図化により地物化データまでを統合し「3次元一共通基盤」を創り上げることで、実現できる。これらの技術支援を行うのは、三菱電機やパスコ、ゼンリン、アイサンテクノロジー、インクリメントP(現：ジオテクノロジーズ)、マップスターなどだ。DMPの現在資本は1億円だが、出資企業は株式会社INCJ（産業革新機構から2018年9月に新設分割）や三菱電機、JII（ジャパン・インフラストラクチャー・イニシアティブ）、三井物産、SBIインベストメント、ゼンリン、パスコ、アイサンテクノロジー、ジオテクノロジーズ、トヨタマップマスター、TGVest Capital Inc.、三菱UFJキャピタル、みずほキャピタル、いすゞ自動車、スズキ自動車、SUBARU、ダイハツ工業、トヨタ自動車、日産自動車、日野自動車、本田技研工業、マツダ、三菱自動車工業などで、2017年の6月に発表された「自動走行システム向け高精度3次元地図データの提供に向けた事業会社化について」では、出資受け入れ後の資本総額は40億円となっている。*出資比率の筆頭は産業革新機構（33.5%）。電機・地図・測量会社と自動車会社が共同出資し設立されている。自動走行分野において最終的なユーザーとなるのは上記の自動車メーカーと、統合データにさらに必要な個別データを追加する等して利用する「自動車メーカー以外」の活用者だ。今年1/14のニュースリリースによれば、DMPと東京海上日動火災保険㈱長野支店は、1/17（月）～長野県飯山市において「除雪支援システム」の実証実験を行っている。従来の除雪は各地の道路事情に長けた除雪車のオペレータが担っていたが、近年オペレータの高齢化が進み、雪のない時期の道路状況のビデオやストリート・ビューやGPSガイダンスを利用した除雪作業に切り替えたものの、ノウハウの伝達には限界があるため、新たに「高精度3次元地図」と自己位置推定が可能な「PTK測位」に基づいた位置情報を元に、現場周囲の「構造物を見える化」することで、構造物との接触を避けた安全な除雪作業の導入を試みる。将来的にはオペレータなしの完全自動運転による除雪作業を目指す。本実験で利用されたシステム構成は、ソフトバンクの高精度測位サービス「ichimill」の「GNSS受信機」「GNSSアンテナ」、画面表示用のタブレットだけで、自動運転向けに整備した「高精度3次元地図データ」を流用し、且つシンプルな構成で「低コスト化」を実現したものだ。各地でレベル4の声が聞こえ始めた日本。急ぎ、完成車メーカーにも、実証実験等でも必要とされる「高精度3次元地図データ」「3次元点群データ」の量産（全国一般道のカバー）に入らなければならない。量産を実現させる為には、地図作成コストの削減とシステムの簡易化・効率化、各所にある地図データの集約に注力することだ。
