画像情報と位置情報の統合による自動車の自動運転システムの信頼性向上に関する研究
| Project/Area Number |
14750166
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Dynamics/Control
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
大前 学 慶應義塾大学, 環境情報学部, 専任講師 (10327679)
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| Project Period (FY) |
2002 – 2003
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2003)
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| Budget Amount *help |
¥4,000,000 (Direct Cost: ¥4,000,000)
Fiscal Year 2003: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
Fiscal Year 2002: ¥2,700,000 (Direct Cost: ¥2,700,000)
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| Keywords | 自動車の自動運転システム(AVCSS) / 高度道路交通情報システム(ITS) / センサーフュージョン / 環境認識 / 画像処理 / 測位 / 運動制御 / GPS / センサーフユージョン / データーフユージョン / リアルタイム画像処理 |
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| Research Abstract |
本研究では、CCDカメラによる画像情報と高精度GPSによる位置情報、レーザーレーダーからの物体位置情報を統合的に処理することにより、自車位置検出、および障害物検出に関する信頼性を向上することを目指している。具体的には、高精度GPSによる位置、方位情報、CCDカメラによる画像情報、レーザーレーダーからの情報を周囲環境データベース(走路周辺に存在する固定物体とその形状および位置に関するデータ)を媒介にして各情報を処理することにより、各センサーの情報の精度を高め、同時に、誤検出、未検出、センサー故障に対してフォローできるシステムの構築を行ない、実車実験により有効性を確認することを目指している。
本年度は、走行中にCCDカメラにより獲得したキャンパス内の白線、側溝、電灯、標識から、自車位置を推定するアルゴリズムを開発し、その有効性を実車実験により確認した。具体的には、車両の前方と側方の画像をCCDカメラで取得し、取得した車両周囲の物体や白線、側溝の画像上の位置を周囲環境情報データベースに照合することにより、自車位置を推定するアルゴリズムを開発した。さらに、自動車の運動状態量を用いて、画像処理に係る遅れ時間の影響の補正や、画像未取得時の位置情報の更新を行うことで、自車位置をリアルタイムに推定できるものとした。これにより、高精度GPS情報の失陥時に画像情報により高精度な位置情報を獲得することを可能にした。実車実験において、RTK-GPSの測位結果と提案する手法での位置推定結果を比較すると、一般道程度の曲率を有するキャンパス内の走路において、最大0.6[m]の誤差で位置推定が可能であることを確認した。また、位置情報の点列として記述された目標コースと車両位置の相対位置関係より、操舵、駆動、制動を制御することで、目標コースに追従して、キャンパス内を自動運転できることを確認した。
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Report
(2 results)
Research Products
(14 results)
