エンベデッドシステムスペシャリスト 2023年 午後1 問01

解答の導き方

1. 本文では、ステレオカメラとミリ波レーダーを「自車の周辺監視に使用する」とあります。どちらも人やAC車両などの検知に使われますが、検知の仕組みは異なります。
2. ステレオカメラは、対象物を光学的に撮影して検知するため、暗い夜間や雨・霧などで視界が悪い状況では、撮影や検知が難しくなります。
3. 一方、ミリ波レーダーは電波を利用するため、天候不良時や夜間でも検出性能が低下しにくいという特長があります。
4. したがって、ステレオカメラだけでは検知が難しくなる状況を補い、人やAC車両などを安定して検知するために、ミリ波レーダーも使用します。

1. 本文では、機械系故障やG-測位の異常などが発生した場合は、運転を停止して「SDサービスに機器故障の内容を通知」し、故障表示灯を点滅させるとあります。
2. これに対し、「L5G通信異常」が発生した場合は、運転を停止して故障表示灯を点滅させますが、SDサービスへの通知については記載されていません。
3. 今回は、故障表示灯が点滅して運転を停止したうえ、SDサービスに情報を通知していないのがそのACブルドーザだけです。機械系故障などであれば、本文の説明どおりSDサービスに通知されるはずです。
4. そのACブルドーザだけ通知できていないという状況は、通知に使う通信に異常があり、SDサービスへ送信できなかったと考えると説明できます。よって、運転停止の原因はL5G通信異常です。

誤りやすいポイント

• ステレオカメラとミリ波レーダーを、同じ仕組みのセンサーとして扱わないようにしましょう。カメラは光学的な撮影、ミリ波レーダーは電波による検知です。
• （a）では、単に「センサーを二つ使うため」とするだけでは、ミリ波レーダーを追加する理由が説明できません。天候不良時や夜間の検知性能を補う点まで述べる必要があります。
• （b）では、「故障表示灯が点滅した」だけで機械系故障と判断しないようにしましょう。機械系故障などはSDサービスに通知される一方、L5G通信異常は運転停止と故障表示灯の点滅が示されており、通知できない状況とも整合します。
• 人やAC車両などを検知した場合も運転は停止しますが、本文では警告音を鳴らす処理として説明されています。今回のように故障表示灯の点滅と通知の有無が示されている場合は、故障時の処理と照らし合わせます。

FAQ

解答の導き方

1. まず、元の点群データ量を求めます。本文には「1台の3D-LiDARで1秒間に3Mバイト」とあります。図2には「3D-LiDAR（前）」と「3D-LiDAR（後）」が示されているので、ACブルドーザの3D-LiDARは2台です。したがって、1秒間に取得する点群データ量は、$2\times 3=6$Mバイトです。
2. 1日当たりの稼働時間は8時間なので、秒に直すと$8\times 60\times 60=28,800$秒です。よって、1日当たりの元の点群データ量は、$6\times 28,800=172,800$Mバイトです。
3. 送信データ量の27GバイトをMバイトに直すと、$27\times 1,024=27,648$Mバイトです。
4. 求めるのは、送信データ量が元の点群データ量に対して何％かです。したがって、$27,648÷172,800\times 100=16$となります。小数第1位を四捨五入して整数にしても、送信するデータ量は元の点群データ量の16％です。

誤りやすいポイント

• 1台の3D-LiDARのデータ量だけで計算しないようにします。図2には前後の3D-LiDARがあるため、合計2台分で計算します。
• 問われているのは「削減した割合」ではなく、「送信するデータ量」の割合です。元のデータからどれだけ削減されたかを求めると、別の値になります。
• AC車両の位置情報そのものと、位置の算出に使う測位補強データを混同しないようにします。設問は、P5G経由で受信するデータのうち位置に関わるものを尋ねています。

FAQ

解答の導き方

1. 図5では、頂点の高さが1m、底面の円周上の点の高さが0mです。底面は水平なので、円錐の高さは
   $1-0=1\text{m}$
   です。
2. 底面の円の中心と円周上の点は、どちらも同じ水平な底面上にあります。図5では、車両基準位置から底面の円の中心までの距離が6m、円周上の点までの距離が5mです。図のように円周上の点は中心より車両基準位置に近いため、底面の半径は
   $6-5=1\text{m}$
   です。
3. 円錐の側面の勾配角を水平面から測った角度を$\theta$とすると、直角三角形の高さが1m、底面の半径が1mなので、
   $\tan \theta =\frac{1}{1}=1$
   となります。したがって、$\theta =45$度です。

誤りやすいポイント

• 6mをそのまま底面の半径としないようにします。6mは車両基準位置から底面の円の中心までの距離であり、半径は中心から円周までの距離です。
• 円錐の高さと底面の半径を混同しないようにします。ここでは、頂点と底面の高さの差が円錐の高さです。
• 求めるのは円錐の頂角ではなく、側面と水平面がなす勾配角です。

FAQ

解答の導き方

誤りやすいポイント

• GNSS受信部が2台ある理由を、測位精度の向上だけで捉えないようにします。前後2点の位置関係から、車体の方向も求められます。
• 車両基準位置の算出には、GNSS受信部（前）の位置だけでなく、GNSS受信部と車両基準位置との間の車体の傾きも考慮する必要があります。
• 車体の傾きを測る機器は車体IMUです。ブレードの動きを測るブレードIMUと取り違えないようにします。

FAQ

解答の導き方

1. まず、ブレード下端の高さを10ミリ秒周期で制御するには、その周期に間に合う速さで高さの変化を捉える必要があります。一方、本文には「G-測位では、1秒周期で車両の位置及び方位を更新する」とあります。したがって、車両基準位置及び方位だけでは、10ミリ秒ごとのブレード下端の変化を追えません。
2. 次に、ブレードと車体の動きを捉えるセンサーを確認します。本文では、車体IMUとブレードIMUはいずれも「データ更新周期は1ミリ秒」とされています。10ミリ秒より細かい周期で動きを得られるため、短い時間内の変化を補うために使えます。
3. ただし、ブレードの高さは、ブレード自体の動きだけでなく、車体の動きにも影響されます。表2では、ブレードの動きを、ブレードIMUのデータと車体の動きなどを基に監視すると説明されています。そこで、ブレードIMUでブレードの動きを捉え、車体IMUで車体の動きを捉えて、ストロークセンサーなどから得る高さの情報を補正します。したがって、ブレード下端の高さは、ブレードIMU及び車体IMUを用いて補正する考え方になります。

誤りやすいポイント

• 車両基準位置及び方位の更新周期を見落とし、G-測位だけで10ミリ秒周期の高さ制御ができると考えることです。本文の更新周期は1秒なので、細かな動きの補足には別の情報が必要です。
• ブレードIMUだけを使えばよいと考えることです。車体が上下したり傾いたりするとブレード下端の高さも変わるため、車体IMUの情報も必要です。
• ストロークセンサーの値だけで、地面に対するブレード下端の高さが分かると考えることです。ストロークセンサーが捉えるブレードと車体の相対的な位置だけでは、車体自体の動きも考慮した高さの補正ができません。

FAQ

解答の導き方

誤りやすいポイント

• （a）で、検知対象を「土砂山全体がなくなった状態」としないようにします。⑤の検知と、⑥で行う土砂山が残っているかの判断は別です。
• （a）では、油圧センサーの役割を押さえます。土砂の形状を計測するのではなく、ブレードが押土土砂から受ける圧力を計測します。
• （b）で、ストロークセンサーの値の変化を、そのままブレード下端の地面に対する高さの変化と解釈しないようにします。センサーが測るのは車体に対するブレードの位置です。
• （b）では、図6から車体の傾斜方向や上下動の方向まで特定する必要はありません。値が変化した要因として、車体の傾斜や上下動を挙げます。

FAQ

解答の導き方

1. 本文では、工事現場が山間部にある場合など、「一部の場所で通信圏外になるときがある」と説明されています。また、今回の機能追加では、旧P5Gとは異なる回線の新P5Gを設けています。
2. AC車両は、計測データをL5Gと新P5Gの両方へ並行して送信します。この構成なら、一方のP5G回線で通信できなくなっても、もう一方の回線を使って通信を継続できます。
3. したがって、対策する障害は、機器故障全般ではなく、一方の回線を使用した通信ができなくなる障害です。

1. まず、ACブルドーザは工事中にACダンプの位置を把握する必要があります。本文には「ACダンプの位置を常時把握」するとあり、AC車両間の連携に必要な情報です。センサーなどで計測したデータを新P5Gにも送る構成だけでは、この車両間の連携通信をL5Gから置き換えたとはいえません。
2. また、ACダンプは排土後に「排土完了をACブルドーザに通知」します。これも、次の作業へ進むために車両間で伝える情報です。二つ挙げる場合は、「ACダンプの位置」と「排土完了の通知」が、作業の流れから導きやすい組合せです。
3. 本文には、L5Gに関係する別の項目として、「非常停止指令」と「時刻の同期」もあります。非常停止指令はタブレット端末からSDサービスを介さずに送信でき、L5G基地局では通信機器間の時刻を同期できます。これらも、L5Gが欠かせない理由として挙げられる項目です。

誤りやすいポイント

• 二つのP5G回線を使う目的を、単に「通信範囲を広げること」と捉えないようにします。問われているのは、一方の回線で通信できなくなった場合への対策です。
• 新P5Gに送るデータがあるからといって、AC車両間の位置情報や排土完了の通知まで新P5Gで代替できるとは限りません。本文で示された通信経路と役割を区別します。
• 「非常停止指令」はSDサービスを介さずに送信されます。この点を見落とし、クラウド経由の指令と混同しないようにします。
• 「時刻の同期」はデータそのものではなく、L5G基地局が備える機能です。設問の情報として挙げる場合は、本文中の字句を使って「時刻の同期」と答えます。

FAQ

解答の導き方

1. 実稼働前にトンネル内の3Dマップを作り、走行経路と対応付けて記録します。自動・自律運転時には、3D-LiDARで取得した点群データを3Dマップにマッチングさせて自己位置を推定します。
2. さらに、プレートの模様は「プレートごとに異なり、重複するものはない」とあります。そのため、検出した模様を作成済みの3Dマップ上のプレートと照合すれば、トンネル内のどの地点にいるかを特定できます。これは、トンネル内の絶対位置の検出につながります。
3. 点群データのマッチングだけでは、位置の推定誤差が生じたり、走行に伴って誤差が蓄積したりすることがあります。位置が分かっているプレートを目印にすれば、自己位置推定を補正し、精度を高められます。

1. 複数のセンサーのデータを組み合わせて自己位置を推定するには、各センサーがどの程度正確に対象を検出できるかを知る必要があります。検出結果の信頼性や、自己位置推定への反映の仕方を判断するためです。
2. また、センサーが検出してから処理結果が得られるまでの時間も重要です。処理時間が長いと、データが得られた時点と実際に使う時点で車両の状態が変わっていることがあり、推定に影響するためです。
3. 問題文が挙げている耐環境性も含め、センサーごとの特性を把握しておけば、トンネル内の環境でどのセンサーの情報をどのように活用できるかを検討できます。よって、空欄には検出精度と処理時間が入ります。どちらを（b）、（c）にするかは順不同です。

誤りやすいポイント

• プレートが20mおきに設置されることだけに注目し、模様がプレートごとに異なる点を見落とすと、絶対位置を特定できる理由を説明できません。
• 3Dマップとのマッチングによる自己位置推定と、プレートによる位置の特定は役割が異なります。プレートは、マップ上の地点を識別する目印として自己位置推定を補います。
• センサーフュージョンで把握する特性として、耐環境性だけを答えないようにします。設問では、耐環境性に加えて、各センサーの検出精度と処理時間を問うています。
• 処理時間をセンサーの更新周期と混同しないようにします。ここで問われているのは、センサーの処理にどれだけ時間がかかるかです。

FAQ