• セッションNo.103 自動運転・運転支援III
  • 10月23日 桜2 14:30-16:10
  • 座長:加藤 晋(産業技術総合研究所)
No. タイトル・著者(所属)
1

カメラとLiDARのフュージョンによる地図ベースの路面標示劣化検出法の開発

倉元 昭季(東京科学大学)・栁瀨 龍・米陀 佳祐・菅沼 直樹(金沢大学)

道路維持管理や運転支援・自動運転システムによる制御の信頼性の観点から,路面標示の劣化状況の適切な認識が重要である.本報告では,カメラとLiDARのフュージョンにより入手される路面標示の反射率や可視面積といった定量的観点から,路面標示が劣化した地点を検出する手法について述べる.

2

自動運転の軌道生成に用いる障害物の予測軌道の誤差にロバストな衝突リスクマップ

笠井 勇希・反町 一博・渡邊 暢浩・吉内 航・林田 宣浩(いすゞ中央研究所)

移動障害物の予測軌道を基に,衝突リスクを表すリスクマップが先行研究で提案された.本研究では先行研究のリスクマップにバイナリベイズフィルタを適用した予測軌道誤差にロバストなリスクマップを提案する.このリスクマップに基づく軌道生成により移動障害物との衝突なく自動走行できることを実車による試験で確認した.

3

複数の自己位置推定技術の融合に向けた地図間の座標系整合技術

垣見 亮磨・汐月 大志(トヨタ自動車)

モビリティの自律走行には,複数の自己位置推定技術の融合や,管制システムでの群制御が行われるが,それらの技術は各々独自の座標系を持つ場合が多く,システム統合においては各座標系の整合が必要である.本稿では全座標系共通の基準点を計測し,統計的に相互の関係を導出することで正確な整合を可能とする技術について報告する.

4

様々な諸元を持つ車両への適用を考慮したデータ駆動型自動運転プランナ

伊藤 章(愛知工業大学)・金城 健・向家 研太・浅田 祐樹(デンソー)

データ駆動型自動運転プランナは,学習時に使用したデータと異なる諸元の車両に対しては適切に動作しないため,車両毎に再学習が必要になる.
本研究では,データ駆動型プランナとモデルフォロイング制御を組み合わせることにより,再学習を伴わず様々な諸元を持つ車両への適用を可能とする手法を提案する.

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