研究課題
車載画像センサー、Zigbee受信機のRSSI(Received Signal Strength Indicator)、スマートフォンの各種センサーを融合して、自動運転等の車両から歩行者の位置を特定する技術を開発することを目的としている。スマートフォンでは、GPS、加速度センサー、磁気センサーをフュージョンさせたPDF(Pedestrian Dead Reckoning)の開発を行った。車両と歩行者の位置関係が遠距離(40m以上)から中距離（20m以上）にかけてはGSP技術を、中距離から近距離にかけてば、GPSと加速度センサー、地磁気センサーを融合したPDR技術を中心としたポジショニングを行う。また、近距離では、PDRとRSSIセンシングとを融合することで、正確な位置特定を行う技術を開発した。PDRにおいては、建造物等によって歪められた道路上の地磁気マップを作成し、歩行の方向センシングへ反映することで、進行方向検出のエラーを軽減することができた。また、RSSIセンシングでは、建造物や周辺車両からの反射による電波強度の擾乱に起因する測位誤差があるが、PDRの加速度センサーや磁気センサーにより、突発的なエラーを抑えることで、スムーズな位置特定が可能となった。画像センサーでは、昨年度までは歩行者検出技術を開発してきた。しかし、わが国のような歩行者密度の高い交通状態では、歩行者が検出されることは当たり前であり、衝突防止に直接的につながらないという課題があった。そこで、今年度は、歩行者の体や顔の向きを判定する技術を開発した。将来的には、歩行者が自車両に向かっているか、自車両に注意を払っているか等の状態推定を行うことで、危険な歩行者のみを精度良く検出して注意喚起を行う技術へと繋がる可能性が示された。
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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