交差点における自動走行に対する路側センサを用いた協調型システムの効果

吉武　宏（東京工業大学）・釘宮　航（東京大学）・小竹　元基（東京工業大学）

混在交通における安全・円滑な自動走行の実現を目指し，自動走行に対する路側センサを用いた協調型システムの効果を評価した．交差点を走行する自動運転バスを対象に，数値シミュレーションを用いて評価した結果，協調型システムが自動走行の円滑性を向上させる上で，安全性を維持することに寄与することがわかった．

自動運転バスの直線道路走行におけるセンシング特性を考慮した安全速度の算出法

澤登　太一（東京工業大学）・吉川　貴城（東京大学）・吉武　宏（東京工業大学）・松浦　義朗・瀬川　雅也（先進モビリティ）・小竹　元基（東京工業大学）

様々な環境下で安全に自動運転バスを運行するため，直線道路走行時に歩行者との衝突を回避可能な安全速度の算出法を考案した．歩行者が検出範囲に入るまでの時間と，検出範囲に入ってから認識されるまでの時間に着目し，センシング特性を考慮して安全速度を算出した．その安全速度を実環境に適用し，その有用性を検討した．

LiDAR・カメラのセンサフュージョンによる物体認識モデルの判断根拠の可視化

西尾　友佑・平川　翼・山下　隆義・藤吉　弘亘（中部大学）

安全な自動運転の実現には遠方車両を検出が必要不可欠である．そこで，シュミレータによって交通シーンを再現した点群と画像を活用して，マルチモーダル三次元物体検出器を構築した．また，作成した検出器に摂動ベースの重要度可視化手法を用いることで，様々なシーンで点群と画像どちらの寄与率が高いかを解析する．

Camera-based Tightly-coupled Fusion for 3D Object Detection

Xiaoyu Wang･Yoshitaka Okuyama･Kota Irie (Hitachi Astemo)

Most current 3D object detection methods’ performances drop dramatically on pseudo-LiDAR from disparity estimation for the characteristics that the error of stereo depth estimation grows quadratically with depth. In this work, we propose to implement a tightly coupled fusion that estimates the corresponding 3D bounding box for each 2D detection bounding box by maximum a posteriori estimator that considers (1) the variation of the transformation matrix between camera coordinates and ego-vehicle coordinates, and (2) the distribution of the transformed pseudo-LiDAR point cloud on logarithmic coordinates. The experiments show that our approach achieves remarkable accuracy improvement in 3D object detection.

歩行者が交差点に存在するシーンにおける物体検出モデルの精度評価

鈴木　陽太郎・板谷　英典・平川　翼・山下　隆義・藤吉　弘亘（中部大学）

自動運転車両に搭載する物体検出モデルの評価には大規模な評価データが必要である．しかし，評価データを実環境で収集するには莫大なコストがかかる．そこでCG環境を用いることで多彩な評価データの作成が期待される．本研究では，DIVPシミュレータを用いて評価シーンを作成し，物体検出モデルの検出精度を評価する．