自動運転車を動かすサーバレスシステムの中身 MOBILITY:dev 2019/10/31 SBドライブ須山・関谷

自動運転車を動かすサーバレスシステムの中身
2019/10/31 Mobility:dev
SBドライブ株式会社須山/関谷

須山温人 Atsuto Suyama
SBドライブ株式会社 CTO
twitter : atsutoms
ヤフーの広告配信システムエンジニア
（ヤフーの全スマホアプリに組み込まれる広告SDKを考案・開発）
↓
ソフトバンクのグループ内で新規事業の立ち上げ
↓
SBドライブ株式会社の立ち上げメンバー
“課題解決の最先端で戦い続けたい”

イタリア街の集合写真
SBドライブは約30名のチーム（エンジニアは約半分）

SBドライブのメイン事業は
自動運転車につながるシステムを作ること
システム自動運転車
この中身
を紹介

公道走行可
どちらの車両もDispatcherに接続済み

★Dispatcherキャプチャ動画

自動運転バスを運用する

自動運転バスを運用するフロー
一連の業務をサポートするシステムが必要
マップ
作成
セッティング
インフラ連携
運行設定点検/点呼
遠隔監視
制御
運行分析
1. 2.
エラー発生箇所や
原因の可視化
車両状態チェック
遠隔から車両を
止めることも
ダイヤ設定
GTFS対応
軌跡/速度等設定
信号機IDの設定
例：地図データ計測
3. 4. 5. 6.

マップ作成
1. 車両を走行させてライダーで三
次元マップを作成する。
2. マップ情報を車両とサーバに設
定する。

セッティング
インフラ連携
信号機等インフラの状態を監視する必要がある→Dispatcher
1. 作成したマップ上で、どこを走行させるか、時速何キロで走
るか、どこでウィンカーを出すかなどを設定する。
2. 信号機と連携する場合は、該当の信号機のIDと、どの区間
でその信号機をチェックするのかを設定する。
3. Xmlファイルで車両とサーバに設定を登録する。

何時にどこを発車するのか等のダイヤを設定
GTFS
GTFS
バス会社等で作成された
GTFS形式のダイヤデータ
定められたダイヤ通りに
自動で走行する
自動運転バスの運行情報を
GTFSリアルタイムで公開することで
乗換案内等のアプリに反映
※GTFSとは：公共交通の時刻表や地理情報を格納するデータフォーマット
運行設定
乗換
案内

システムで車両機器等のステータスが正常なことを確認する
※ODDとは：運行設計領域（自動運転車が走行可能な環境）
点検/点呼
ODD確認

WebSocketで毎秒更新される車両情報。RTSPにより遅延のないリアルタイム映像配信。
※国のガイドラインに準拠し、実証実験の結果をガイドライン策定へフィードバックしている
遠隔監視・制御
車内安全の監視には
ディープラーニングも使用

分析
自動運転車は運行記録を残すことが重要。過去の走行を振り返り改善につなげる。

自動運転車とスマートフォンのレイヤー構造は似ている
23
スマートフォン自動運転車
アプリ
キャリア（ソフトバンク等）
OS
端末
アプリ
キャリア（SBドライブ）
自動運転OS
車両

ニーズごとに最適な車両ラインナップを用意
自動運転車9車種に接続済み
ポンチョ、リエッセは「先進モビリティ社が
自動運転機能を架装した改造車両」のことを指します。

Dispatcherと車両の様々な接続スキームを準備
25
1. 車両改造パターン
4. サーバ経由パターン
3. SDKパターン
2. 車載PC搭載パターン
Dispatcher
（SBD）
車両
（車両メーカー）
APIサーバ
(車両メーカー)
API開放
変換
自動運転制御
（先進モビ）
車載PC
（SBD）
自動運転制御
車載PC
車載PC(車両メーカー)
車載SDK
（SBD）
自動運転制御
自動運転制御
車載PC
（SBD）
車両
車両
車両
WebSocket

システムのさらに内部を説明します！

自己紹介
• 2012年車載器メーカー入社(カーナビサーバサイド開発)
• 2017年/11 SBドライブ入社
車載・AIチーム配属
車載器AI開発
• 2018年/4~
バックエンド/AI 開発チーム配属
サーバサイドバックエンド開発/運用

API Data
WEB Socket
分析
Batch処理
AWS Glue Amazon RDS
Amazon Simple Storage
Service
Amazon DynamoDB
AWS Lambda
Amazon Cognito
Amazon ElastiCache
Amazon Elasticsearch
Service
Amazon Athena
Amazon API Gateway
InstancesApplication Load Balancer
Crawler

API Data
WEB Socket
分析
Batch処理
AWS Glue Amazon RDS
Service
Amazon DynamoDB
AWS Lambda
Amazon Cognito
Amazon ElastiCache
Service
Amazon Athena
Amazon API Gateway
Crawler
これから各箇所についてお話します。

API Data
WEB Socket
分析
Batch処理
AWS Glue Amazon RDS
Service
Amazon DynamoDB
AWS Lambda
Amazon Cognito
Amazon ElastiCache
Service
Amazon Athena
Amazon API Gateway
Instances
Crawler
←クライアント接続部
Application Load Balancer

dispatcherの監視画面
車両一覧画面車両詳細画面
複数車両を同時に細かな詳細情報＋制御出し

クライアント接続 websocket
WEB Socket Server
Amazon ElastiCacheAmazon DynamoDB Amazon Cognito
・車両⇄サーバ間の
ファーマットは
Protocol Buffersを採用。
・各種設定データは
DynamoDBに保存してある。
・セキュリティとして
車両側は
クライアント証明書 + VPN,
ユーザー側は
cognitoによる
トークン認証を利用。
・データはElastiCache (redis)
のpub/sub機能を利用して
Topicにmessageを
送信することで
適切に車両 - ユーザーに
配信できるように構成。
localhost:8080

の設定画面
GTFS-JP形式でデータを持っていれば
Dispcaherにそのままインポートすることができる。

クライアント接続 API
API
Amazon CognitoAmazon DynamoDB
API Gateway とLambda
で構成している。
車両からは
DyanamoDBに登録してある
行路情報を取得する。
ユーザーからは
各種(車両や行路/便)
設定情報の設定/取得。
分析用APIの呼び出し。
DyanamoDBは
運行スケジュール
を保持。
ダイヤ情報はGTFS-JPで。
AWS LambdaAmazon API Gateway
Service

雑談サーバレスだからって…。
• Lambdaの数が膨れ上がって大変… 。
→LambdaLayerにより独自ライブラリを作って
開発スピードと品質を保っている。
• 仕様書とか大変…。
仕様書は整理は後回しになりがちだが、APIGatewayのモデルを利用し
IF をswagger (OpenAPI)でexportできるようにしてる。
• デプロイも大変… 。
Codepipeline codeBuild codeDeploy で自動化も
がんばっている。(now)
AWS Lambda
AWS Lambda
AWS Lambda
AWS Lambda
AWS Lambda
AWS Lambda
SBDLib
Lambda layer

API Data
WEB Socket
分析
Batch処理
AWS Glue Amazon RDS
Service
Amazon DynamoDB
AWS Lambda
Amazon Cognito
Amazon ElastiCache
Service
Amazon Athena
Amazon API Gateway
Crawler
分析↑

分析
Service
Service
Amazon Athena
WEB
Socket
分析Data
AWS Lambda

ユーザーごとにツールを分ける
従来
excel
Amazon Athena

API Data
WEB Socket
分析
Batch処理
AWS Glue Amazon RDS
Service
Amazon DynamoDB
AWS Lambda
Amazon Cognito
Amazon ElastiCache
Service
Amazon Athena
Amazon API Gateway
Crawler
Batch処理→

Batch処理
AWS Glue Amazon RDS
Service
Service
Data Batch処理

Batch処理
ETL
PySpark
Amazon RDS
S3から
クローリング
前処理 GIS処理 ESへ格納
＊GIS処理?
元データ
・・・

自動運転ありがとう
各地の交通課題は切実…

日本は自動運転の実用化に最適
•超高齢化社会
•高い人件費
•強い自動車メーカー
•安倍首相の後押し
•世界と戦えるIT企業
48

いつものWeb技術でリアル世界の大きな課題を解決する
• 地域の課題解決
• 新しい移動を作る

日本の競争力を維持する
• 自動車産業は日本経済の大黒柱
• IT業界の広告費等も自動車産業に大きく支えられている 50
写真：アフロ

そのためにはみなさんの力が必要です
モビリティ領域のシステム/サービス開発に目を向けて欲しい
世界に負けないモビリティサービスを一緒につくっていきましょう！

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