2016 Fiscal Year Annual Research Report
オーソリティマップ上での自車位置推定技術とマップの逐次更新手法の設計
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15J08100
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
風間 恵介 東京農工大学, 大学院工学府, 特別研究員(DC2)
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2015-04-24 – 2017-03-31
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| Keywords | 自己位置推定 / 目標経路追従制御 / 自動運転 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、国土交通省が整備を進める「道路基盤地図情報」をベースにした２次元平面地図に基づく自己位置推定アルゴリズムを設計し、推定位置に基づく自動運転車両の運動制御を目的とする。解決すべき課題は１．観測値と２次元平面地図を対応付ける手法、２．試験車両を用いた性能評価、３．車両制御性能の向上である。１では慣性航法ユニットやＬｉＤＡＲなどの車載センサから得られる観測値をもとに走行可能領域を特定する。特定した走行可能領域を画像に変換し、２次元平面地図からも道路領域を抽出し、２つの画像から画像レジストレーション技術を応用して、自車両の位置を推定する。２については提案した手法の有効性を実環境で試験するために、自動運転車両を製作する。３は自動運転車両が目標軌道に追従するための動特性を検証し、実用性まで考慮したアルゴリズムを提案する。
本年度は、１の後半にある自己位置推定と２の車両を使った性能評価、そして３について取り組んだ。具体的には①昨年度提案した道路領域検出手法を応用した自己位置推定手法の構築、②実験車両を使った提案手法の有効性検証、③位置推定に基づく自動運転車両の制御の３つである。①については画像レジストレーションの技術を用い、観測画像と地図画像から算出される画像上の移動回転パラメータを車両座標系に変換し、拡張カルマンフィルタの観測値とすることで、車両の現在位置を推定する。②については、実験車両で取得したデータを上述の手法に入力し、実時間での動作と推定精度を確認した。提案手法は０．２０ｍ以下のＲＭＳ誤差で自己位置推定が可能なことを確認でき、一般的な計算機を用いても０．１秒以下で動作することがわかった。この成果を国内学会で発表し、論文にまとめた。③については、前方注視点の数を２点以上にすることで、定常偏差のない定常曲線走行と、追従動特性の自在な設計の両立が可能になった。
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(3 results)
