ハンドルの切り返しを必要とする道路右左折における車両の走行経路計画手法

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19K04299
• Research Institution: Tokyo University of Science
• Principal Investigator: 林 隆三 東京理科大学, 工学部機械工学科, 准教授 (80505868)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 交通機械制御 / 自動車 / 自動運転

Outline of Annual Research Achievements

本年度は，研究全体の最終年度として，昨年度までに構築した狭隘L字路走行時の最適経路算出手法の検証を行った．検証に先立ち，自動駆動・制動と自動操舵が可能な一人乗りの電気自動車に対して，LIDARを用いたL字路の道路幅計測システムと最適経路への追従システムを構築し，構築した経路算出手法と組み合わせることで，狭隘L字路において切り返しを用いながら走行する自動運転システムを実現した．
検証実験においては，段ボールを用いて狭隘L字路環境を構築し，構築した自動運転車両を用いて自動走行させ，その様子を上空からドローンにて空撮し，その画像解析にて車両の軌跡を取得した．また，切り返しの瞬間など，道路境界との接触の有無が重要なポイントにおいては，一旦車両を停止させてメージャーにて車両と道路境界の間隔を実測し，道路境界との接触がないことを確認した．
さらには，追加の検証実験として，同じ実験車両を用いて人間のドライバに運転させた場合の走行軌跡を取得し，提案した最適走行経路との違いを比較した．この実験においては，車両の軌跡はLIDARを用いたSLAMによる自己位置推定により取得した．
一連の検証実験を通じ，提案した最適経路算出手法による自動走行により狭隘L字路を通過できることが確認されたほか，提案した最適走行経路は，人間のドライバによる運転と比較しても最も切り返し回数が少なく狭隘L字路を通過できるということが確認された．
以上により，本研究において構築した自動走行手法は，切り返しを用いて狭隘L字路を自動走行させるために有効・有用であると結論付けられた．