市街地自動運転における大規模センサモデルの構築と周辺交通環境の理解

• Project/Area Number: 24K07417
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: 米陀 佳祐 金沢大学, 融合科学系, 准教授 (80643957)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 菅沼 直樹 金沢大学, 高度モビリティ研究所, 教授 (50361978)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
• Keywords: 自動運転自動車 / 周辺環境認識 / 深層学習 / コンピュータビジョン

Outline of Research at the Start

本研究では，市街地自動運転における深層学習を活用した環境認識として，自車周辺の走行環境を高度に理解して汎用性の高い特徴抽出が可能な大規模センサモデルの実現を目的とする．ここで得られる特徴抽出モデルの活用により関連する幅広いタスクの認識モデルへの応用を可能とする．悪環境へのロバスト性と交通環境の適切な理解と実現に注目して異なる特性のセンサやデジタル地図情報を統合した特徴抽出モデルを実現する．