| 研究課題/領域番号 |
16H01712
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計算機システム
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
加藤 真平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (70631894)
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| 研究分担者 |
佐々木 洋子 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (00574013)
濱田 剛 長崎大学, 先端計算研究センター, 准教授 (00443010)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
43,940千円 (直接経費: 33,800千円、間接経費: 10,140千円)
2018年度: 11,700千円 (直接経費: 9,000千円、間接経費: 2,700千円)
2017年度: 14,430千円 (直接経費: 11,100千円、間接経費: 3,330千円)
2016年度: 17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
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| キーワード | 情報システム / 高度道路情報システム（ITS） / 超高速情報処理 / ハイパフォーマンス・コンピューティング / 知能ロボティクス / 高速道路交通システム（ITS） / 高度道路交通システム(ITS) / 高度道路交通システム（ITS） / 知能ロボティックス |
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| 研究成果の概要 |
高齢社会に備えた安全で快適なモビリティの実現に向けて、高精度3次元地図技術を利用した自律協調型自動運転システムのプラットフォームに関する研究を行った。市街地を含む複雑な環境での自動運転に対して、高精度3次元地図に移動体や交通状況に関する動的な情報を知識表現として追加し、その情報をクラウド上で管理することにより、複数台の自動運転車両からのセンシング情報をもとに潜在的なリスクや安全な走行ルートを各車両にフィードバックする仕組みを構築した。車両のセンサが有効な範囲は自律的な判断を行い、それ以外の範囲に対しては周囲車両から得られる情報と協調した判断を可能とした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
以下は学術的に新規性のある本研究の成果である。
1.高精度3次元地図に加える知識表現の形式を考案し、その知識表現を利用して潜在的なリスクを回避するメカニズムと安全な走行ルートを算出するメカニズムを構築した。2.知識表現付き高精度3次元地図をクラウド上で管理し、市街地の車両や歩行者からモバイルネットワークを介して収集した位置情報をデータベース化するメカニズムを構築し、インメモリデータベースで処理する環境でミリ秒単位の性能評価を行った。3.マルチコアやGPUによる並列処理機能を有した車載スパコンを構築し、物体検出や経路計画に関する高度なアルゴリズムをミリ秒単位で処理できるメカニズムを構築した。
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