| 研究課題/領域番号 |
20K04397
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 金沢大学 |
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研究代表者 |
米陀 佳祐 金沢大学, 新学術創成研究機構, 准教授 (80643957)
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| 研究分担者 |
菅沼 直樹 金沢大学, 新学術創成研究機構, 教授 (50361978)
倉元 昭季 東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (90826851)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 自動運転自動車 / 行動予測 / 移動ロボット / 深層学習 / 画像処理 / 画像認識 / 状態推定 / 周辺環境認識 / 自動運転 / コンピュータビジョン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，一般交通参加者（自動車，二輪車，歩行者）と混在する自動運転において，調和の取れた運転行動を計画するために物体の数秒先の動きを高精度な予測手法の実現を目的とする．3年間の研究期間を予定しており，顕在的な物体の動き及び潜在的な動きの変化を考慮した予測技術を実現する．特に交差点走行に注目して，各物体間の相互作用をモデル化したミクロな行動予測と，深層学習を用いて環境周辺の動きの変化を俯瞰的に予測するマクロな行動予測技術を開発する．これらを横断的に統合することで，双方の特徴を考慮した物体予測モデルを構築して予測精度の改善を目指す．
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| 研究成果の概要 |
自動運転の研究において，車載センサの観測情報から車両周囲の状況をリアルタイムに認識する技術の実現が重要な要素技術である．多くの交通参加者が混在する市街地道路の自動運転では，周囲の交通参加者の動きや意図を考慮した自車の運転行動の生成が必要である．本研究課題では，交差点走行における行動予測として顕在的な物体の動き及び潜在的な動きの変化を考慮した予測技術を実現する．複数の行動モデルを統合可能な行動予測手法を検討し，その各予測モデルとして，環境周辺の動きを俯瞰的に予測する技術及び各物体間の相互作用をモデル化した行動予測，カメラ画像による歩行者姿勢推定モデルを設計した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では自動運転自動車が遭遇する交差点走行に注目し周辺との相互作用をモデル化したミクロな行動予測技術及び周辺の交通参加者の潜在的な動きを俯瞰的に予測するマクロな行動予測技術を開発し，これらを統合した予測精度改善の実現を目的と設定した．個別の物体を中心としたエージェントベースの行動予測及び俯瞰的な予測の双方の視点から横断的に統合し，物体の潜在的な動きの変化を考慮した滑らかな物体予測技術の実現を目指している．本研究の達成により，一般ドライバが感覚的に行う予測技術を自動運転の機能として実現することに貢献可能である．交差点走行の状況予測が強化され安全な走行環境の確保に期待したい．
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