2020 Fiscal Year Research-status Report
Two-wheel vehicle ITS: Cooperative active safety system using LiDAR-IoT in narrow road environments
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18K04062
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
橋本 雅文 同志社大学, 理工学部, 教授 (10145815)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 健哉 同志社大学, 理工学部, 教授 (20388044)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ITS / 二輪車 / LiDAR / 協調環境センシング / 協調環境センシング 環境地図生成・統合 / 移動物体認識 / 予防安全 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
利便性や渋滞緩和のための交通移動手段として，二輪車が積極的に利用される中，見通しの悪い狭隘道路環境での二輪車と自動車，二輪車と交通弱者に関する交通事故が深刻な問題となっている．本研究では車載LiDARによる環境認識技術とIoT技術に基づく高度な予防安全を実現することを目的としており，令和2年度は以下の成果を得た．
1. 環境地図生成システム：昨年度に引き続き二輪車車載のLiDAR情報をもとに非GNSS動的環境下においても3次元点群環境地図（部分環境地図）を生成する方法を検討するとともに，市街地環境での実機による基礎実験を通じてその有効性を確認した．また，昨年度検討した複数の部分環境地図をGraph SLAMにより統合する方法に関して，市街地環境での実機実験によりその特性を確認した．
2.移動物体認識システム：二輪車車載のLiDAR情報を基づく移動物体認識に関して，上記の部分地図生成途中の地図を利用することで移動物体の認識性能を向上させる「動的背景差分」に基づく認識法を検討し，その特性を実機実験により調べた．また，非GNSS環境において複数の車載LiDAR情報を共有して移動物体を追跡する協調型移動物体追跡に関して，その実現に不可欠なLiDAR相互の相対姿勢推定法として，昨年度検討したLiDAR観測点群から周辺環境特徴を抽出し重ね合わせる協調スキャンマッチング法の特性を実機実験により調べた．
3. 協調予防安全シミュレータの構築： COVID-19状況下により実機のLiDARセンシングデータの十分な収集が困難であること，令和3年度も同様な状況となることを想定して，車載LiDARセンシングデータを仮想環境上で生成する．そして，そのデータをもとに移動物体認識を行い，結果を自車や周辺車両・歩行者が保持する情報端末へ送信する協調予防安全システムに関するシミュレータを構築した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
COVID-19状況下によりクラウド空間での地図情報融合，移動物体情報融合の性能検証のための実機センシングデータの収集が十分でない．また，地図更新手法については検討段階に留まっており評価ができていない．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題の最終年度である令和3年度は以下を実施する．
１．環境地図生成システム：動的環境下において複数の車両から得られるLiDAR情報をもとに環境地図を更新する方法を検討する．
２．移動物体認識システム：複数LiDAR相互の相対姿勢を推定する協調スキャンマッチング法に関して，複数Lidarの共通視野が少ない場合でも相対姿勢を正確に推定して移動物体追跡性能の向上させる手法を検討する．また，車両とサーバとの通信遮断が起こりうることを想定して，協調移動物体認識結果と車両単独での単独移動物体認識結果とを統合する方法を検討する．
３．協調予防安全システムの評価：狭隘道路環境走行時の車載LiDARセンシングデータを前年度に構築したシミュレータ環境で生成する．そして，そのデータをもとに移動物体認識を行い，結果を自車や周辺車両・歩行者が保持する情報端末へ送信して協調予防安全システムを評価する．また，これまで収集してきた実機センサデータにも適用してシステム評価を行う．そして，本申請研究の総括を行う．
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| Causes of Carryover |
国内外の複数の学会での成果発表旅費，実機での評価実験のための謝金等に使用予定であったが，COVID-19状況下により執行が少なく残が生じた．
最終年度である令和3年度は，①国内学会での成果発表旅費と学会参加費，②プログラム開発補助のための謝金，③シミュレータでの車載LiDARセンシングデータを生成するのに必要な3次元地図データの購入に主として用いる．
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