| 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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| キーワード | 自動運転自動車 / 画像認識 / 状態推定 / 行動予測 / 深層学習 / 周辺環境認識 |
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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．これまでには各要素技術として動的専有格子地図による周辺状態の予測，運動状態に基づく行動予測，デジタル地図を活用した行動予測及びカメラ画像による姿勢推定モデルの設計などの開発を実施し，自車周辺の潜在的・顕在的な動きの様子を予測する各アルゴリズムを検討してきた．2022年度では以下の内容について研究を行った．
・各予測技術を統合的に取り扱うためのアルゴリズムを設計し，各予測モデルの生起確率に基づく重み付け平均により予測状態を算出するモデルを構築した．また定量評価により交差点の走行シーンにおける有効性を検証した．
・運動状態およびデジタル地図を用いた予測モデルを改善するために，走行道路の交通規則や物体間の相互作用などを考慮した予測アルゴリズムを導入して予測精度を改善した．
・カメラの画像から歩行者の運動状態を推定するアルゴリズムを性能改善し，進行方向の認識や人体の関節情報を活用した姿勢推定の安定化を実現した．
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