公道自動運転におけるミクロ・マクロな特徴を用いた交通参加者の行動予測

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K04397
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: 米陀 佳祐 金沢大学, 新学術創成研究機構, 准教授 (80643957)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 菅沼 直樹 金沢大学, 新学術創成研究機構, 教授 (50361978) ; 倉元 昭季 東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (90826851)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 自動運転 / 画像認識 / 状態推定 / 行動予測

Outline of Annual Research Achievements

自動運転の研究において，車載センサ（カメラ，LiDAR，ミリ波レーダ，GPS等）の観測情報から車両周囲の状況をリアルタイムに認識する技術の実現が重要な要素技術である．多くの交通参加者が混在する市街地道路の自動運転では，周囲の交通参加者の動きや意図を考慮した自車の運転行動の生成が必要である．周囲の車や横断する歩行者・自転車などの動きを考慮することで衝突を避けた安全な運転行動が生成可能となる．以上より，本研究課題では，2020年度から2022年度までの3年間で，交差点走行における行動予測として顕在的な物体の動き及び潜在的な動きの変化を考慮した予測技術を実現する．各物体間の相互作用をモデル化したミクロな行動予測と，環境周辺の動きを俯瞰的に予測するマクロな行動予測技術を開発する．2020年度では以下の内容について研究を行った．
・周辺交通参加者の状態を俯瞰的に予測するために動的占有格子地図を実装し，自車周辺の移動物の運動状態をセンサフュージョンにより推定する枠組みを開発した．従来LiDARを主に使用して推定される動的占有格子地図に対してミリ波レーダで観測した移動物情報や地図から得られる車線情報を統合して状態推定することでオクルージョンなどが発生する密な交通環境における移動物の推定精度及び応答性を改善した．
・顕在的な情報から歩行者の運動状態を推定するために，歩行者の画像から認識した関節情報を用いた移動軌跡の推定アルゴリズムの開発に着手した．計算コスト及び推定精度などを考慮して推定モデルの評価を進めている．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

・評価に必要となるセンサデータの計測を開始し，一時検討可能な走行データが得られているため．
・動的占有格子地図に関するアルゴリズム構築：開発した認識アルゴリズムの検討結果に関して，国際学会で1件の成果発表（発表は2021年度）を予定しているため．

Strategy for Future Research Activity

研究分担者や研究室に所属する学生らの協力が得られており研究初年度は当初の計画通りに概ね順調に研究が遂行していると考えている．次年度も研究分担者と連携をしながら基礎検討したアルゴリズムの評価・改善を進めて各機能の統合化に向けて取り組む予定としている．

Causes of Carryover

当初の予定では，計算機の購入及び学会発表の出張予定などを予定していた．しかしながら，本年度の取り組みではすでに保有している計算機を利用して検討を進めていたこと，また多くの学会開催がオンラインとなっていることなどから予算が抑えられている．次年度以降にリアルタイム実装を想定した計算機を購入する予定である．また，学習用データのタグ付作業などを効率的にすすめるためにも作業の外注なども検討して進める予定である．