| 研究課題/領域番号 |
24K07417
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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, 融合科学系, 准教授 (80643957)
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| 研究分担者 |
菅沼 直樹 金沢大学, 高度モビリティ研究所, 教授 (50361978)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2024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 / 周辺環境認識 / 深層学習 / 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 |
本研究では，市街地自動運転における深層学習を活用した環境認識として，自車周辺の走行環境を高度に理解して汎用性の高い特徴抽出が可能な大規模センサモデルの実現を目的とする．ここで得られる特徴抽出モデルの活用により関連する幅広いタスクの認識モデルへの応用を可能とする．悪環境へのロバスト性と交通環境の適切な理解と実現に注目して異なる特性のセンサやデジタル地図情報を統合した特徴抽出モデルを実現する．
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