| 研究概要 |
現在,自動車交通の知能化,効率化等を目的としてITS(高度道路交通システム)に関する研究が様々な機関で研究されている.この中で,ドライバの運転負荷軽減を目的として様々な運転支援システムが提案されている.現在の運転支援システムは,基本的にドライバの運転行動に対して車両側が受動的な運転支援を行なうシステムのみである.一方今後迎える高齢化社会においては,より車両側で判断し能動的に支援を行なう高度な運転支援システムの必要性が増大するものと考えられる.能動的な運転支援システムを実現するためには,車両側で車両周囲環境を詳細に把握する必要がある.そこで,地図情報とセンサから得られる車両周囲の実三次元環境情報を融合し,白線の存在しない一般道を含めた全ての道路環境において車両周囲環境を認識し,とるべきコースを把握することを目的とする.
最終年度は主にH17年度までに開発済みのシステムを現有の実験車両上に搭載し,一般道における本システムの適応性について検討について行った.具体的には罫実験車両(ナンバープレート取得済み既存車両)を用いて一般道を走行する。そして,ステレオカメラからの画像・車両運動データ等を未圧縮かつリアルタイムで保存し,オフラインでの解析を行なう.その結果,本研究で開発を行った車両周辺環境認識システムが,日中において実用的なレベルであることを確認した.一方,夜間については使用しているカメラの問題から今後更なる検討が必要であることについても確認した.さらに上記システムを搭載した自動車の自動運転システムについても開発を行い,1研究者所属機関内の敷地において自動運転を行なうことが可能であることを確認した.
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