2023 Fiscal Year Research-status Report
道路走行映像の自由視点再現技術を活用した自動運転における運転者の挙動分析
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21K03962
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| Research Institution | Fukuoka University |
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Principal Investigator |
小野 晋太郎 福岡大学, 工学部, 准教授 (80526799)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 自動運転 / 車載カメラ / ドライブレコーダ / ドライビングシミュレータ / 任意視点画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)自動運転模擬環境の再現性に関する検討： 昨年度までに構築した自動運転を模擬的に再現する環境を活用し、自動運転におけるテイクオーバー挙動を簡易的なCGまたは実映像により再現し、その違いを検証した。両方式では描画原理や現実感が異なることから、運転挙動の再現特性が異なると考えられるが、過去に類似の検討が行われていないためである。前方走行車両が車線変更した直後に駐車車両が現れる「カットアウトシナリオ」においてブレーキの開始タイミングを比較したが、今回の実験では有意差は見られなかった。今後、CG再現性を向上した実験、実験規模の拡大、ブレーキ踏み込み量に関するより詳細な考察などを行う予定である。
(2)実映像による走行環境の再現： 昨年度までに開発した、撮影映像を深層学習により処理することで任意視点からの見えを推測する手法の改良・評価を進めた。正面方向の表現に適した座標系の導入、シーンの小規模分割、高速サンプリングにより、480x270の出力画像を高速・高画質 (60.6fps, PSNR=29.4dB) に生成できることを確認した。並行して、背景シーン（静止）と前景（移動物体）を分離して個別に描画処理を行うことで、他車両等をより高画質に描画できることを確認した。
(3)自車の走行状況の把握： 昨年度までに開発した走行シーン中の a)死角 および b)カーブミラーを検出する手法を拡張した。a)シーンのセマンティックセグメンテーションと単眼デプス推定に基づいて死角候補箇所を動画上で強調提示するシステムを構築し、事前にその動画を見ておくことで死角からの飛び出しに対する反応時間が有意に短くなることを確認した。b)公開データ (Open Street Map, Google Street View) のみを用いてカーブミラーの設置箇所の地図を半自動的に生成する仕組みを構築し、自動運転車両の事前地図を向上できる可能性を示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
R5年度においては、R4年度までの遅れ要因となっていた研究体制が整い、取得・利用の困難なデータについてはシミュレーションで対応する方針で進めたため、遅れを取り戻しつつあったが、新規に導入したドライビングシミュレータの活用方法の修得や、実在する建物形状等の公開データを取り込む部分において時間を要した。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)自動運転模擬環境の再現性に関する検討については、CG再現性を向上した実験、実験規模の拡大、ブレーキ踏み込み量に関するより詳細な考察などを行う。
(2)実映像による走行環境の再現については、小規模な街路も含め、様々な道路を含めてその再現性を評価する。
(3)自車の走行状況の把握については、死角箇所に関するより効果的な注意喚起方法を検討する予定である。
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| Causes of Carryover |
別欄に示した事由により研究の進行にやや遅れが生じているため。
R6年度は、R5年度において簡易的な実施方式により済ませた実験の追実験（CG再現性の向上、実験規模の拡大、PC・各種機器・ライセンス等の更新）に180万円程度、および、学会参加等の旅費に80万円程度を執行する予定である。
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