ゲームエンジンを活用した課題解決方法がわかる! 導入事例集10選

CARLAカスタマイズソリューション​

CARLAカスタマイズソリューション​

日本仕様のリアルな走行環境をCARLA上に再現──
研究開発に即使える走行シミュレータ構築支援

日本の道路環境や街並み、交通ルールなどに合わせてCARLAをカスタマイズ。研究開発の初期段階から即戦力として活用できるシミュレーター基盤を構築し、効率的な開発・検証を支援します。

CARLA活用における技術的課題と制約

CARLAで日本向けの走行シミュレーション環境を構築する際には、信号や標識、建物など日本独自の3Dモデルが不足しており、リアルな街並みの再現が難しい状況です。また、PLATEAUOpenStreetMapなどの地図データ活用手法が明確でないことや、既存の3Dモデル・地図情報を統合するノウハウも求められ、高精度アセットによる計算負荷の調整など、リアルな表現とパフォーマンスの両立も課題となります。

課題1:日本特有の道路・標識データ不足


日本独自の信号や標識、建物の3Dモデルアセットが揃っていないため、リアルな街並みを再現したシミュレーション環境の構築が困難です。

→ 日本環境に最適化された3Dアセットを提供

当社独自の信号機・標識・建物などの3Dアセットを活用し、質感やテクスチャ調整、経年変化の再現により高品質な日本特有の街並みを表現します。

課題2:リアルな表現とパフォーマンスの両立


高精度アセットの利用により計算負荷が増すため、FPSを確保しつつリアルな都市景観を再現するには、最適化ノウハウが不可欠です。

→ 最適化技術により高品質描画を維持

LODの制御やマテリアルの最適化により描画負荷を抑制し、求められるFPSを確保しながらリアルな都市景観を両立できるようにチューニングします。

課題3:3D都市モデルや地図データの活用が不明瞭


PLATEAUやOpenStreetMapなどの地図データを活用した日本向けの走行ルート生成や環境構築の具体的な方法が整備されておらず、活用は容易ではありません。

→ 地図データ活用の標準化と自動化

PLATEAUやOpenStreetMapの情報を活用し、横断歩道や道路白線は自動生成することで、日本向けの道路環境を効率的に構築します。

課題4:既存資産との統合が難しい


保有する3Dモデルや地図情報を組み合わせて最適化し、ハイブリッドな環境を構築するには専門的な知識と技術が必要です。

→ 既存データを活かした柔軟な統合基盤

これまで培ってきたUnreal Engineのノウハウを活用し、保有する3Dモデルや地図情報を組み合わせ、用途に応じた最適な環境を効率的に構築します。

日本の道路環境に最適化したCARLAシミュレーション環境を提供

日本特有の道路・交通ルール・街並みに対応したCARLAシミュレーション環境を構築するソリューションです。PLATEAUに代表される3D都市モデルに加え、有償の地図データやお客様がお持ちの各種データにも対応します。
市街地や樹木などの当社独自3Dモデルを組み合わせ、Unreal Engineによるリアルタイム3DCG技術で現実に近い仮想空間を構築。自動運転開発や各種モビリティ製品の検証に即活用できる環境を提供し、求められる描画クオリティとパフォーマンスを両立した研究開発基盤を実現します。

01 日本の道路・建物・標識をリアルに再現

3D都市モデル「PLATEAU」やOpenStreetMap、当社独自の3Dアセットを活用し、日本の街並みや道路、標識、信号を忠実に再現。建物や道路の材質・テクスチャによるリアル表現に加え、経年劣化や変化を反映したパラメーター調整も可能です。

  • 信号機・標識モデルの利用や、アスファルト・歩道などの質感向上
  • 経年変化や質感調整によるリアルな都市景観構築
  • ブループリントによる信号機抑制
  • PLATEAUの植生データもハイクオリティ化

日本の道路・建物・標識をリアルに再現

ブループリントによる信号機抑制

02 アセット精度とパフォーマンスの最適化

街並みや景観アセットの表現精度とシミュレーションパフォーマンスのトレードオフを最適化。ゲーム・エンタメ系で培ったノウハウを活かし、求められるFPSを確保しつつ、リアルな都市環境と描画クオリティの両立を実現します。

  • 高精度表現と高速処理のバランス調整
  • シーン規模や使用目的に応じたLOD・マテリアル最適化

アセット精度とパフォーマンスの最適化

03 データの最適な選定とハイブリッド利用

保有する3Dモデルや地図データを組み合わせ、用途に最適化したハイブリッド環境を構築。既存資産を無駄にせず、研究・検証目的に最適なシミュレーション環境を提供します。

  • 建築物はPLATEAUモデルを活用し、広さや要求クオリティに応じたLOD選定
  • 横断歩道・道路白線はOpenStreetMapやPLATEAUの情報を自動生成・組み合わせて利用

データの最適な選定とハイブリッド利用

04 日本の都市交通環境に対応した車両・歩行者挙動

NPC車両・NPC歩行者が日本の交通規制に従い走行・歩行可能。信号機配置や交通規制に対応し、リアルな都市交通環境での検証を支援します。

  • 交通規制(速度制限・進入禁止・右左折制御など)対応
  • NPC車両・歩行者の発生数制御や任意エリア通行禁止設定
  • Python APIによる制御対応

日本の都市交通環境に対応した車両・歩行者挙動

05 研究用途に最適化された柔軟なシナリオ設計

自車両の経路自動生成やシナリオ制御により、研究開発の初期段階から即戦力として活用可能。複雑な交通シナリオや自動実験も効率的に実施できます。

  • シナリオ設計・交通量・信号をPython APIで制御
  • 研究目的に応じたカスタマイズに柔軟対応
  • 短期間で現実に近い都市環境を構築

研究用途に最適化された柔軟なシナリオ設計

動作環境

対応OS Windows、Ubuntu​
対応CARLAバージョン 0.9.x, 0.10.x​

よくあるご質問と回答

既存のCARLA環境をベースにカスタマイズすることは可能ですか?

はい、可能です。すでに利用されているCARLA環境や開発基盤がある場合でも、それらをベースに日本の道路環境や交通ルールへの対応、必要な機能追加などのカスタマイズを行うことができます。現在の環境や研究内容を確認したうえで、最適な構成をご提案します。

日本の地図データや都市データを利用した環境構築は可能ですか?

はい、可能です。道路ネットワークデータや都市モデルなどの各種データを活用し、CARLAで利用可能な形式へ変換・構築することで、日本の道路環境を再現したシミュレーション環境の構築に対応します。利用するデータや対象エリアについては、ご要件に応じて検討いたします。

特定の地域や都市を対象としたシミュレーション環境の構築は可能ですか?

可能です。対象地域の地図データや都市モデルなどを活用し、特定エリアの道路環境や都市構造を反映したシミュレーション環境を構築できます。研究目的や検証内容に応じて、必要な範囲や再現レベルをご提案します。

CARLAカスタマイズソリューションに関するご相談・お問い合わせ

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※ 掲載の製品・ソリューションはUnreal® Engineを使用しています。
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