画像情報を中心としたGNSSに頼らない都市空間内の位置情報提供アルリズムの開発と評価

• Project/Area Number: 25K15360
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: Institute of Science Tokyo
• Principal Investigator: 横田 孝義 東京科学大学, データサイエンス・AI全学教育機構, 特任教授 (50417028)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 位置情報推定 / 画像処理 / 深層学習 / GNSS

Outline of Research at the Start

GNSSを用いる測位方式は、高層ビル群が林立する都心部においてマルチパスなどの受信障害により十分に機能せず、また、地下通路内,山間部では衛星からの電波が遮蔽され、十分な測位が困難である、これに対し、申請者は大気圧、加速度、角速度、地磁気のセンサデータを用い、道路の起伏や地磁気の情報を道路の特徴量として活用する車両の測位アルゴリズムの研究を行ってきた。本研究では、これらの情報に加え、急速に低価格化・高性能化が進んでいるカメラを通じて得られる視覚（画像）情報を取り入れ、位置推定精度の改善を図るとともに、適用シーンを車両の走行する道路から都市空間等に広げ、人や自転車にまで拡大することを目指す