Simplined Technology - スマートシティ/モビリティ

スケーラブル＆フレキシブルなGround Truth生成ツールチェーン

自動運転開発を支える「Ground Truth System（GTS）」とは

Ground Truth System（真値生成システム）は、単なるセンサーの束ではありません。
走行中に目の前で起きている事象をセマンティックに記録し、AIがそのまま学習可能な「正解データ」として出力する一連の仕組みです。結果はCSVやJSON形式で出力され、学習データや検証データとして直ちに利用可能です。

なぜ今、自動運転に高精度なGround Truthが求められるのか

自動運転プロジェクトで、次のような課題はありませんか？

データを大量に集めても、ラベル品質がばらつき、モデルが十分に学習できない

手作業ラベリングは時間とコストが膨大で、開発サイクルが遅い

実車検証で得た現場データと、学習に使ったデータにズレがあり、実運用での誤検出が出る

これらは運用上の問題にとどまらず、安全性に直結します。人が車線や信号を見間違える余地があるように、データの「正しさ」が揺らぐとAIの判断は揺らぎます。Ground Truthはその不確かさを取り除く、「実地の正解」を作るための基盤です。

センサーフュージョンとAIで実現するSimplinedのGround Truth生成技術

SimplinedのGround Truth Systemは、単なる自動化ツールではありません。現場で起きたことを、検証・訓練・運用の各フェーズで同じ基準に統一することを重視して設計されています。主な要素は次のとおりです。

■ マルチモーダル取得（LiDAR + カメラ + GNSS/INS）

LiDARで3Dの形状と距離を取得（最大距離500mの検出が可能）。
複数カメラから色情報や標識の文言情報などを抽出してLiDARから取得した情報と重ね合わせる。
GNSS/INSで時間・方位角・位置の整合性を担保し、点群と映像のブレを抑える。

■ 自動キャリブレーション（ターゲット不要）

従来必要だった校正ターゲットを用いず、周囲の構造物（地形・建物）を使って自動的にLiDARとカメラの外部パラメータを最適化。これにより現場セットアップの負担を大幅に低減。

■ AIで実現する高精度な静的・動的ラベリング

動的GT：車両、二輪、歩行者などの検出・追跡データ（トラッキングID付）を生成。
静的GT：車線、横断歩道、矢印、停止線、信号、標識などの道路要素をセマンティックに記録。

■ 多層出力フォーマット

3D点群、カラー点群、BEVマップ、セマンティックマップを生成。
最終成果物はCSV / JSONで出力され、AIトレーニングパイプラインや試験評価にそのまま投入可能。

自動運転開発を加速するSimplined GTSの優位性

① 高精度な真値生成と広域観測による、開発品質と実用性の両立
GTS は主要カテゴリ（車両・歩行者など）で Precision / Recall 98% を達成しており、高精度・高再現性を実現しています。さらに、前方最大 500m の広域観測に対応し、高速走行環境や予測系アルゴリズム向けにも有用なデータを提供します。これにより誤学習・過学習のリスクを抑え、学習・評価の両面で品質が向上します。

② 自動化・標準化・可視化による、実務レベルでの開発効率向上
自動キャリブレーションと汎用的なデータ規格により、現場ごとのばらつきを抑え、複数拠点でのデータ統合を容易にします。また、カラー情報やLiDAR点群など直感的に確認できる可視化出力により、エンジニアはAIの誤りを迅速に把握し、原因解析から改善までをスムーズに進めることができます。結果として、ラベリング工数の削減と、レビュー・判断工程への人員集中が可能になります。

自社で育て、拡張し続けられる自動運転White Box基盤

GTSで生成されるデータは、学習用途に限らず、テスト・検証・量産フェーズまで一貫して利用できる設計となっています。さらに、2026年秋以降はLiDARとカメラのセンサーフュージョンで実現するRealtime PerceptionのWhite Box（OSS）提供を予定しており、ユーザーはブラックボックスに依存せず、自社要件に応じた改修・拡張・最適化を自社内で実施可能となります。これにより、ベンダーロックインを回避し、長期運用における技術的主導権を自社で保持できる開発基盤を構築できます。

自動運転技術を加速させるSimplined社について

Simplinedは、自動運転アプリケーション向けに包括的なデータソリューションを提供することに注力しています。データドリブンなAI技術を活用し、高度なインテリジェントドライビングの実装を支援しています。
2023年に設立され、本社は中国の香港に所在しています。現在、深圳（中国）、東京（日本）、上海（中国）、ソウル（韓国）、シュトゥットガルト（ドイツ）において事業を展開しています。

FAQ

真値の精度はどの程度ですか？どのように検証していますか？

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Farthest：最遠
Nearest：最短
上記精度データは人手のアノテーションを基準とし、本システムで算出した結果と比較したデータになります。

雨・夜間・遮蔽などの環境でも真値は信頼できますか？

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本システムは実環境での評価用途を前提にしているため、晴天・夜間・逆光・軽度の悪天候など、複数条件下でのデータ取得を想定しています。ただし、強い遮蔽やセンサー物理限界に起因する観測困難なケースでは、真値側でも不確実性が高まる可能性があるため、そのような条件も含めて「評価対象の限界を把握する」用途としてご利用いただいています。

時間同期はどのように行っていますか？

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時間同期はGNSS基準時刻をベースに、PPSやPTPなどのプロトコルを参照してLiDARとカメラの時刻を同期するように行います。

この真値データはそのままアルゴリズム評価に使えますか？

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はい、評価用途を想定したデータ形式で真値結果を出力し、対象物の3D位置情報、トラッキングID、時系列情報などを含め、認識結果との比較評価（Precision / Recall等）にそのまま利用できるような仕組みになります。

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