【研究分野】知覚情報処理・知能ロボティクス

【研究領域課題番号】24300069 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

自動運転 / 歩車間通信 / 車載カメラ / 衛星測位 / デッドレコニング / ITS / ｾﾝｻｰﾌｭｰｼﾞｮﾝ / 運転支援 / 路車協調 / 車車間通信 / ポジショニング / GPS / 車載画像センサー / 歩行者検出 / 安全運転支援

【研究成果の概要】

本研究では、自動運転時代へ向けて、歩車間の安全を確保すべく、車載画像センサー、車載電波RSSIセンサー、スマートフォンの加速度センサー、磁気センサー、GPS等の位置特定要素技術、ならびにセンサーフュージョン技術を開発した。自動運転や歩行者安全の分野では、赤外線LIDARやミリ波レーダー等のアクティブセンサーを活用した有用な研究成果が生まれているが、センサー間の干渉や電力消費が膨大である等の課題がある。本研究では、パッシブセンサーを中心としたインテグレーションを試み、その可能性を検証することで、アクティブセンサーへの依存を軽減し、システム全体での負荷バランスが最適化されることが期待される。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31

【配分額】18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)

【研究分野】機械力学・制御

【研究領域課題番号】14750166 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

自動車の自動運転システム(AVCSS) / 高度道路交通情報システム(ITS) / センサーフュージョン / 環境認識 / 画像処理 / 測位 / 運動制御 / GPS / センサーフユージョン / データーフユージョン / リアルタイム画像処理

【研究成果の概要】

本研究では、CCDカメラによる画像情報と高精度GPSによる位置情報、レーザーレーダーからの物体位置情報を統合的に処理することにより、自車位置検出、および障害物検出に関する信頼性を向上することを目指している。具体的には、高精度GPSによる位置、方位情報、CCDカメラによる画像情報、レーザーレーダーからの情報を周囲環境データベース(走路周辺に存在する固定物体とその形状および位置に関するデータ)を媒介にして各情報を処理することにより、各センサーの情報の精度を高め、同時に、誤検出、未検出、センサー故障に対してフォローできるシステムの構築を行ない、実車実験により有効性を確認することを目指している。
本年度は、走行中にCCDカメラにより獲得したキャンパス内の白線、側溝、電灯、標識から、自車位置を推定するアルゴリズムを開発し、その有効性を実車実験により確認した。具体的には、車両の前方と側方の画像をCCDカメラで取得し、取得した車両周囲の物体や白線、側溝の画像上の位置を周囲環境情報データベースに照合することにより、自車位置を推定するアルゴリズムを開発した。さらに、自動車の運動状態量を用いて、画像処理に係る遅れ時間の影響の補正や、画像未取得時の位置情報の更新を行うことで、自車位置をリアルタイムに推定できるものとした。これにより、高精度GPS情報の失陥時に画像情報により高精度な位置情報を獲得することを可能にした。実車実験において、RTK-GPSの測位結果と提案する手法での位置推定結果を比較すると、一般道程度の曲率を有するキャンパス内の走路において、最大0.6[m]の誤差で位置推定が可能であることを確認した。また、位置情報の点列として記述された目標コースと車両位置の相対位置関係より、操舵、駆動、制動を制御することで、目標コースに追従して、キャンパス内を自動運転できることを確認した。

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2002 - 2003

【配分額】4,000千円 (直接経費: 4,000千円)