2018 Fiscal Year Annual Research Report

市街地交差点における自然な走行を実現可能な完全自動運転システムの開発

Research Project

Project/Area Number	17H03201
Research Institution	Kanazawa University
Principal Investigator	菅沼直樹金沢大学, 新学術創成研究機構, 教授 (50361978)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	米陀佳祐金沢大学, 新学術創成研究機構, 助教 (80643957)
Project Period (FY)	2017-04-01 – 2020-03-31
Keywords	自動運転自動車 / ウィンカー認識 / 運転行動意図予測
Outline of Annual Research Achievements	本研究では，市街地の交差点において信頼性の高い自動運転を実現するため，自動運転自動車に搭載したセンサ情報を基に，市街地の交差点付近を走行する他車両の直進・右左折といった運転行動意図を推定する技術を開発する．また，推定した他車両の運転行動意図を考慮し，交差点を安全かつスムーズに通過可能なパスプランナを設計し，実際の市街地を自動走行することでその有効性を評価する．これにより，市街地の交差点において周辺交通に対して自然な走行を実現可能な完全自動運転システムの開発を行うことを目的とする．平成30年度は，①方向指示器の右左折種別認識，②交差点走行パスプランナの基礎設計，③運転行動意図推定アルゴリズムの改良等について検討を行った．このうち課題①に関しては，動画像からShot Single MultiBox Detector(SSD) に基づき車両位置の特定を行い，Convolutional Recurrent Neural Networkに基づき方向指示器の右左折種別を認識するアルゴリズムを構築した．ただし，現時点ではリアルタイム処理化が不十分な状態であり，次年度改善を行う予定である．また，課題②，③に関しては，研究代表者らがこれまで開発してきた交差点を含む基礎的な市街地走行が可能なパスプランナの改良や，運転行動意図推定基礎アルゴリズムの改良を通して，市街地における交差点走行に必要な技術の構築を行った．そして，石川県金沢市内の市街地(公道)における交差点での走行試験を実施し，基礎的な動作確認を実施した．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 今年度は，動画像解析による方向指示器の認識に関して，Convolutional Recurrent Neural Networkに基づき方向指示器の右左折種別を認識するアルゴリズムを実施し，概ね所定の動作を確認することができた．この成果は，国内学会での発表も実施している．ただし，リアルタイム化に問題が生じているため，この点に関しては改善の余地がある．次に，運転行動意図予測や交差点走行パスプランナの設計に関しては，今年度は非公道のみの実施にとどまる予定であったところ，最終的には公道での走行評価まで実施を行うことができた．このため，全体としてはおおむね順調に推移しているものと考えている．
Strategy for Future Research Activity	昨年度に引き続き今年度も当初の計画通り概ね順調に研究が遂行していると考えている．一方次年度に向けた残課題の検討としては，動画像処理のリアルタイム化等が必要であるため，この点について重点的に検討を行う予定である．その他，次年度の研究内容については，当初の予定通り「運動状態と方向指示器を考慮した総合的意図推定，リアルタイム性能向上」，「総合的公道走行評価実験」等について取り組む予定としている．