| Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2002: ¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
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| Research Abstract |
本研究では,自動車交通の効率化,安全化の実現の手段として期待される自動車交通の知能化(Intelligent Transport System)のなかで,ビジョンシステムを用いた先行車両の相対位置計測手法の開発および自動車の自動追尾走行の実現に向けた基礎研究を行った.具体的に行った研究および結論を下記に示す.
1.最適画像入力手法の検討 カメラから得られる画像について画像処理しやすい最適な画像を得る手法として,本研究では露光時間,フレーム間積分,ゲイン調整,の3つの状態量を適切に調節するアルゴリズムを開発した.その結果,日差しに強い日中におけるトンネル進入,退出時にもステレオ処理できる画像を取得することが可能となった.
2.カメラの自動校正手法の確立 ステレオビジョンは高い校正精度が求められる手法である.従来この校正は初期化時に1回校正するのみであったが,本研究では必要に応じてシステム自体が自動校正するアルゴリズムを開発した.これによりステレオビジョンのメンテナンスフリー化を実現することが可能となった.
3.ステレオビジョンにおける視差画像の高速生成法の開発 ブロックマッチングに基づくステレオビジョンは,膨大な演算量のためリアルタイム処理が難しかった.そこで新たに計算簡略化アルゴリズムおよび並列演算アルゴリズムを開発した.
4.側壁・障害物等の車両周囲環境認識アルゴリズムの開発 自動追尾走行を行う上では先行車両の認識・追尾・位置計測のみでは不十分であり,実際にはその他の側壁・障害物等の環境認識を行う必要がある.そこで本研究ではステレオビジョンシステムを用いた環境認識アルゴリズムを開発した.本手法を用いた場合,側壁はもちろんのこと片側1車線の高速道路によく見られるポール等の小さな障害物も検出でき,雨天等の悪天候化にも比較的ロバスト性が高いことを確認した.
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