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3D技術
3Dシミュレーションと可視化による開発効率の向上
三栄ハイテックスが取り組む3D技術の研究開発（シミュレーション、可視化、データ生成）を紹介します。
三栄ハイテックスでは、ロボットやAI開発を支える3D技術の研究開発を推進しています。モデルベース開発やスマート農業などの分野を対象に、3Dシミュレーション、3DCGによる可視化、屋外空間の3Dデータ生成・処理技術に取り組んでいます。
三栄ハイテックスでは、ロボットやAI開発を支える3D技術の研究開発を推進しています。モデルベース開発やスマート農業などの分野を対象に、3Dシミュレーション、3DCGによる可視化、屋外空間の3Dデータ生成・処理技術に取り組んでいます。
開発効率と検証精度を高める3D技術の研究開発
研究開発における3Dシミュレーションと可視化の重要性、それらがもたらす具体的なメリット
当社の研究開発部門では、これまでロボット開発、AI開発、モデルベース開発、スマート農業など、現実空間を対象とする幅広いテーマに取り組んできました。これらの分野に共通して、研究開発を効率化し、検証の精度を高める要素として重要なのが「3Dシミュレーション」と「3DCGによる可視化」です。
ロボットや現実空間向けAIの開発では、実機を用いた動作検証に多くの時間とコストがかかります。3D仮想空間上でシミュレーションを行うことで、さまざまな条件や状況を再現しながら動作を確認でき、問題点の洗い出しや改善を比較的容易に行うことができます。
モデルベース開発においては、シミュレーションが開発フローの中核を担います。シミュレーション対象を3D仮想空間に拡張することで、製品全体の挙動を俯瞰的に確認でき、設計変更時の影響確認や検証作業の効率化につながります。
さらに、シミュレーション結果を3DCGとして可視化することで、ロボット、AI、ソフトウェアが想定どおりに機能しているかを直感的に確認できます。スマート農業における作物配置と自動収穫ロボットの動線検討や、災害シミュレーションにおける都市・河川・山林の状況共有など、3DCGによる可視化は関係者間の理解促進と意思決定を支援します。
当社では、これらの3Dシミュレーションおよび3DCGによる可視化を目的として、3D技術の研究開発と、その成果の事業化に取り組んでいます。
ロボットや現実空間向けAIの開発では、実機を用いた動作検証に多くの時間とコストがかかります。3D仮想空間上でシミュレーションを行うことで、さまざまな条件や状況を再現しながら動作を確認でき、問題点の洗い出しや改善を比較的容易に行うことができます。
モデルベース開発においては、シミュレーションが開発フローの中核を担います。シミュレーション対象を3D仮想空間に拡張することで、製品全体の挙動を俯瞰的に確認でき、設計変更時の影響確認や検証作業の効率化につながります。
さらに、シミュレーション結果を3DCGとして可視化することで、ロボット、AI、ソフトウェアが想定どおりに機能しているかを直感的に確認できます。スマート農業における作物配置と自動収穫ロボットの動線検討や、災害シミュレーションにおける都市・河川・山林の状況共有など、3DCGによる可視化は関係者間の理解促進と意思決定を支援します。
当社では、これらの3Dシミュレーションおよび3DCGによる可視化を目的として、3D技術の研究開発と、その成果の事業化に取り組んでいます。
屋外空間の3DCG生成
オープンデータと3Dデータ処理アルゴリズムによる効率的な広域仮想空間生成
屋外で活動するロボットやドローンの動作を3Dシミュレーションで確認するためには、地形や建物など現実の屋外空間を再現した3D仮想空間が必要です。しかし、広大な屋外空間の3DCGを手作業で制作するには、大きな工数がかかります。そこで当社では、VIRTUAL SHIZUOKAやPLATEAUプロジェクトなどのオープンデータを活用し、Unity等のゲームエンジンで利用可能な3DCGデータを効率的に生成するシステムの開発を行なっています。このシステムは、3DCGデータを高品質かつ効率的に生成するアルゴリズムと、AWS等のITシステムで構成されます。下の図にて、Unityで可視化した例をご紹介します。生成された3DCGデータは、自社開発の「ロボットシナリオシミュレータ」から簡単に呼び出すことができ、屋外ロボットやドローンの動作検証に活用できます。
VIRTUAL SHIZUOKA／PLATEAUプロジェクトの可視化例
PLATEAUプロジェクト(浜松駅前）
PLATEAUプロジェクト(前橋駅前南口）
VIRTUAL SHIZUOKA（久能山）
ロボットシナリオシミュレータ（RSS）
現地に行かず、オフィスで「現場」を動かす。
三栄ハイテックスが提供する「ロボットシナリオシミュレータ」は、デジタルツイン技術で現実のフィールドをCG空間に再現します。 お客さまが作成したROS環境のプログラムをそのままアップロードできるため、実機を動かす前に視覚的な動作検証が可能です。 移動コストを削減し、納得いくまでの試行錯誤をデスクトップ上で実現します。 まずは、以下の体験版より実際の操作感や機能をご確認ください。
ロボットシナリオシミュレータ 無料体験版URL
オープンワールド技術
区切られた仮想空間データをシームレスにつなぎ合わせる技術
広大な屋外空間を対象とした3DCGデータは、非常に大きなデータサイズになります。
例えばVIRTUAL SHIZUOKAのデータサイズは30TBを超えており、積極的に軽量化を行ったとしても数百GB規模を下回ることはありません。コンピュータ上で仮想空間を表示する際には、3DCGデータをメモリに展開する必要がありますが、数百GB規模のメモリをユーザーが用意することは現実的ではありません。
そこで当社では、仮想空間のデータを分割してクラウド上に保管し、仮想空間内での移動に応じて、近隣領域のデータをクラウドから順次ダウンロードして読み込む「オープンワールド」技術を開発しています。
オープンワールドは、一般的に家庭用ゲーム向けに使われている技術です。この技術を3Dシミュレータに組み込むことで、データの境界を意識することなく、シミュレータ内をシームレスに移動できるようになります。3DCGデータが整備されていれば、日本国内を数百kmにわたって連続的に移動し続けることも可能です。
例えばVIRTUAL SHIZUOKAのデータサイズは30TBを超えており、積極的に軽量化を行ったとしても数百GB規模を下回ることはありません。コンピュータ上で仮想空間を表示する際には、3DCGデータをメモリに展開する必要がありますが、数百GB規模のメモリをユーザーが用意することは現実的ではありません。
そこで当社では、仮想空間のデータを分割してクラウド上に保管し、仮想空間内での移動に応じて、近隣領域のデータをクラウドから順次ダウンロードして読み込む「オープンワールド」技術を開発しています。
オープンワールドは、一般的に家庭用ゲーム向けに使われている技術です。この技術を3Dシミュレータに組み込むことで、データの境界を意識することなく、シミュレータ内をシームレスに移動できるようになります。3DCGデータが整備されていれば、日本国内を数百kmにわたって連続的に移動し続けることも可能です。
静岡オープンワールド（静岡駅北側）
オープンワールドの仕組み
【YouTube公開中】オープンワールド化した静岡全域の周遊シミュレーション
VIRTUAL SHIZUOKAの大規模点群データを高度に加工・処理し、構築した静岡県全域の3Dオープンワールドを公開しています。リアルタイムレンダリングにより再現した静岡上空のフライトをお楽しみください。シミュレータ内時刻は昼夜の変化を飽きずにお楽しみいただけるよう、現実の24倍速で進行しています。
※飛行速度は現実の時刻を元に計算しています。
※飛行速度は現実の時刻を元に計算しています。
点群処理技術
点群データをポリゴンデータに変換するアルゴリズム
現実空間の地形や建物の形状をデジタル化する際、「点群（Point Cloud）」形式のデータが広く利用されています。点群は、3D座標空間内に離散的に打たれた点の集合で、地面や物体の表面形状を表現します。現実空間の測定にはレーザースキャナやLiDARというセンサーがよく使われますが、このセンサーの出力情報が点群形式になっています。LiDARと同時に光学カメラ（普通のカメラ）で撮影しておくことで、後で位置合わせの処理をして点群の各点に色をつけることができます。この色付きの点群のデータを3D仮想空間上で表示すると高い臨場感を得ることができます。
前項のVIRTUAL SHIZUOKAのデータも色付きの点群データに相当します。しかし、この仮想空間の中でシミュレーション用途では課題があります。例えば自律走行ロボットを走らせようとした場合、地面や物体が点で表現されるため、ロボットの車輪のタイヤ部分は「面」ではなく「点」と接することになり、現実に沿った物理挙動の再現が困難になります。また、点群はデータ量が大きく、処理負荷が高くなりがちです。例えば、3D仮想空間を表示するアプリケーションが重くなってしまいます。そこで当社では、点群データを軽量なポリゴン（多角形）データに変換するアルゴリズムの研究開発を行っています。このアルゴリズムは、VIRTUAL SHIUOKA等のオープンデータの処理にも活用しています。
さらに、データ変換の際には単純な置換処理だけでなく、ノイズ除去や、欠損箇所を推定して補完する技術の開発にも挑戦しています。
前項のVIRTUAL SHIZUOKAのデータも色付きの点群データに相当します。しかし、この仮想空間の中でシミュレーション用途では課題があります。例えば自律走行ロボットを走らせようとした場合、地面や物体が点で表現されるため、ロボットの車輪のタイヤ部分は「面」ではなく「点」と接することになり、現実に沿った物理挙動の再現が困難になります。また、点群はデータ量が大きく、処理負荷が高くなりがちです。例えば、3D仮想空間を表示するアプリケーションが重くなってしまいます。そこで当社では、点群データを軽量なポリゴン（多角形）データに変換するアルゴリズムの研究開発を行っています。このアルゴリズムは、VIRTUAL SHIUOKA等のオープンデータの処理にも活用しています。
さらに、データ変換の際には単純な置換処理だけでなく、ノイズ除去や、欠損箇所を推定して補完する技術の開発にも挑戦しています。
点群データとポリゴンデータの変換例
屋外空間の3DCG制作
マニュアルによる3DCG制作技術にも対応
当社では、3DCGの自動生成を基本方針としていますが、用途や条件によってはマニュアルによる3DCG制作が必要となる場合もあります。オープンデータの精度が十分でない場合や、これから設備を設置する計画で実測が行えない場合などが該当します。
屋外空間の3DCGを作成する際に、当社ではオープンデータ等で実測結果を活用しています。シミュレーションや可視化の目的によってはそのデータの精度が不十分だったり、これから現地に設備を設置しようとしている場合に、そもそも実測ができなかったりすることがあります。そのようなケースでは、マニュアルで3DCGを制作することがあります。
例えば、スマート農業の研究開発では、農園の3DCGを制作してシミュレーションを実施しています。
屋外空間の3DCGを作成する際に、当社ではオープンデータ等で実測結果を活用しています。シミュレーションや可視化の目的によってはそのデータの精度が不十分だったり、これから現地に設備を設置しようとしている場合に、そもそも実測ができなかったりすることがあります。そのようなケースでは、マニュアルで3DCGを制作することがあります。
例えば、スマート農業の研究開発では、農園の3DCGを制作してシミュレーションを実施しています。
農園の土地形状、果樹などの作物、農機具を保管する倉庫、太陽光パネルを備えた通信基地局などを個別に3Dモデルとして制作し、1つの仮想空間内に設置しています。自動収穫ロボットのシミュレーションを行なうことで、アルゴリズムを実行してロボットの動作シナリオを確認して、実機開発の効率化につなげています。
原則として3DCGは自動生成を優先しつつ、必要に応じてマニュアル制作にも対応できる点が、当社の3D技術の特徴です。
原則として3DCGは自動生成を優先しつつ、必要に応じてマニュアル制作にも対応できる点が、当社の3D技術の特徴です。
農園の3DCG制作例