積雪時における自動運転のためのLiDARによる自己位置推定技術

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2022年度については，公道におけるセンサデータ計測，位置推定手法の開発・検討を行った．本研究では，積雪時における自動運転自動車のための自己位置推定手法の開発を目的としている．現在，主流とされている自己位置推定手法としてLiDARベースの路面パターンを用いたものがあげられるが，積雪時は道路が雪に覆われるためにうまく位置推定が行えないといった課題がある．一方で，LiDARは3次元点群を取得可能であるためポールなどの立体構造物を用いた位置推定も主流な方法の１つとして挙げられる．路面が雪によって隠されるような状況においてはそのような立体構造物をとらえることができれば位置推定のための重要な情報となるため，LiDAR点群からポールなどの位置推定のためのランドマークを抽出することが非常に重要である．そのための課題として，リアルタイムにLiDAR点群から物体認識を行いランドマークの抽出を行うことが必要とされる．そこで，本研究ではSemantic Segmentationを用いたLiDAR3次元点群の認識によって立体構造物の検出を行い，積雪時においても高精度かつロバストな自己位置推定の開発を目指す．本事業において，これを実現するためには検討・検証用の実データの収集と自己位置推定を実際に実行するための環境が必要となる．2022年度は，晴天時や積雪時など様々な天候下での公道走行を行いLiDARやカメラ，GPS等のセンサデータを計測した．さらに，Semantic Segmentationを実行する環境を構築し，その環境上で立体物検出に基づく自己位置推定ソフトの開発を行った．