| 研究課題/領域番号 |
20K04397
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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 東京工業大学, 工学院, 助教 (90826851)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 自動運転 / 画像認識 / 状態推定 / 行動予測 |
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| 研究実績の概要 |
自動運転の研究において，車載センサ（カメラ，LiDAR，ミリ波レーダ，GPS等）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．周囲の車や横断する歩行者・自転車などの動きを考慮することで衝突を避けた安全な運転行動が生成可能となる．以上より，本研究課題では，2020年度から2022年度までの3年間で，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．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，環境周辺の動きを俯瞰的に予測するマクロな行動予測技術を開発する．2021年度では以下の内容について研究を行った．
・自車周辺の周辺交通参加者の状態を俯瞰的に予測するために動的占有格子地図を実装し，深層学習により動的占有講師地図の将来の状態を予測する学習に取り組んだ．学習によるネットワークの入力情報の違いによる予測精度への効果を検証することで，センサによる観測情報だけでなく，周辺の地図情報などの情報を付与することで歩行者等の予測精度を改善できることを検証した．
・車載カメラで市街地走行中の歩行者データを撮影し，その計測データを用いて歩行者行動予測手法の改善に取り組んだ．歩行者移動モデルを用いた移動軌跡のトラッキングにおいて，姿勢の推定精度を改善するためのアルゴリズムを検討した．歩行者の運動状態を推定するに当たり，画像矩形枠だけでなく関節位置を考慮した人体の歩行・関節角を推定する方法を開発することで，人体全体の方向を比較的適切に推定できるようにした．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
・研究項目に関して国内・国際学会での成果発表が達成できているため
・評価に必要となるセンサデータを計測して検討可能な走行データが得られているため
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| 今後の研究の推進方策 |
研究分担者や研究室に所属する学生らの協力が得られており研究初年度は当初の計画通りに概ね順調に研究が遂行していると考えている．次年度は最終年度となるため，個別に検討している技術をリアルタイム化及び統合化を進めて予測技術の改善に向けて取り組む．研究活動の効率的にすすめるために，課題改善に必要となるデータのタグ付け作業などを外注しながら取り組む予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初の予定では，学会発表の出張予定などを予定していたが多くの学会開催がオンラインとなっていることなどから予算が抑えられている．次年度以降に研究活動の効率化を進めるために，追加の計算機や学習用データのタグ付作業の外注なども検討する予定である．
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