形状分布と光反射率に基づく高次元特徴量を用いた自律走行車両の大域的自己位置認識

使用基于形状分布和光反射率的高维特征进行自动驾驶车辆的全局自定位识别

基本信息

  • 批准号:
    12J02589
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.73万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2012
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2012-04-01 至 2015-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究では、大規模な歩行者空間における自律走行車両の実用化を目的として、大域的自己位置認識に取り組んだ。大規模な歩行者空間には広大な環境や見通しの悪い環境が存在し、LIDAR: Light Detection and Ranging(レーザスキャナとも呼ばれる)などのセンサ視野が不足するため、自己位置推定や地図生成が困難である。また、屋内環境と比較して多様な障害物が存在するため、その検出も難しい。本年度の取り組みでは、自己位置推定に用いる地図生成の新たな手法を提案して評価すると共に、自己位置推定や障害物検出の技術と組み合わせてシステムインテグレーションを行い、一般の人々がいる市街地における自律走行を実現した。従来の地図生成手法では、ランドマークとなる測定対象物を充分に計測できずに現在のセンサデータの情報量が乏しい場合、自己位置の推定を誤って地図生成に失敗してしまう問題があった。そこで本研究では、過去の複数回のセンサデータを蓄積して重ね合わせることで、仮想的にセンサデータの情報量を増やして正しく地図生成を行う新規手法を提案した。市街地における自律走行の実験の場であるつくばチャレンジ2014の環境で、走行距離 1.5 [km] 程度にわたって地図生成を行い、性能を評価した。過去5秒間、10秒間のスキャンを利用した提案手法では、生成した地図の形状誤差は最大でも 0.6 [m] となった。一方で従来手法では、20 [m] 以上の誤差が発生している。次に、過去のセンサデータを利用した地図生成手法と、形状データに基づくパーティクルフィルタを用いた自己位置推定手法、3次元形状からの障害物検出手法を新たに実装して組み合わせることで、自律走行のシステムを構築した。前述のつくばチャレンジ2014の環境での実験の結果、走行距離 1.5 [km] 程度の自律走行を成功率80%で達成した。
The purpose of this study is to realize the application of large-scale pedestrian space and self-regulated walking vehicles, and to understand one's own position in a large area. LIDAR: Light Detection and Ranging (レーザスキャナとも聰れる) is a problem of insufficient vision and difficulty in estimating one's own position and creating a ground.また、Comparison of the indoor environment and the presence of obstacles and the difficulty of getting out. This year's group is a new one, a new method is used to estimate one's own position, and one's own position is estimated to be an obstacle.検出的技术と组み合わせてシステムインテグレーションを行い, ordinary people 々 が い る city streets に お け る self-discipline walking を実 appeared し た.従来の地図Generation Technique では、ランドマークとなる Measurement of the object を Sufficient measurement できずにNow のセンサデThe situation where the amount of information is insufficient, the estimation of one's own position is incorrect, the generation of the ground failed, and the problem is solved.そこでthis researchでは、past no plural timesのセンサデータをcumulationして重ね合わせることで、仮The amount of information that I want to think about is the amount of information that is generated and the new rules and techniques are proposed. The city's self-disciplined walking environment, walking distance 1.5 [km] The level of performance is determined by the level of production and performance. In the past 5 seconds and 10 seconds, the shape error of the generated shape using the proposed method was 0.6 [m]. It depends on the method, and the error of more than 20 [m] is caused by the error. Time, the past, the ground floor generation method, the shape of the past, the shape of the ground, the shape of the ground, the shape of the ground, the location of the user. Estimation technique, 3-dimensional shape obstacle obstacle detection technique, new たに実equipment してgroup み合わせることで, self-discipline walking のシステムをconstruction した. The above-mentioned results of the 2014 Environmental Protection Program and the walking distance of 1.5 [km] were achieved with a success rate of 80% for self-disciplined walking.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
6輪サスペンション付き電動車椅子をベ一スとした自律走行可能な搭乗型車両の開発
基于六轮悬架电动轮椅的自动驾驶车辆的开发
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    原祥 尭;大島 章;渡辺 敦志;坪内 孝司
  • 通讯作者:
    坪内 孝司
蓄積したスキャンデータのSliding Windowマッチングによる提案分布を用いた Grid-based SLAM
基于网格的 SLAM,使用累积扫描数据的滑动窗口匹配提出的分布
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    原 祥尭;大島 章;坪内 孝司
  • 通讯作者:
    坪内 孝司
椅子認識のためのVisual Wordsを用いた形状マッチングの特徴量比較
使用 Visual Words 进行椅子识别的形状匹配特征比较
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    松本 祥;原 祥尭;坪内 孝司
  • 通讯作者:
    坪内 孝司
Detection of liquids in cups based on the refraction of light with a depth camera using triangulation
レーザスキャナの受光強度と局所形状に基づく特徴量を用いた路面属性の認識
使用基于激光扫描仪光强度和局部形状的特征识别路面属性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    熊田 大輔;原 祥尭;坪内 孝司;皿田 滋
  • 通讯作者:
    皿田 滋
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    渡邉 涼;坪内 孝司;原 祥尭;木村安伸,松井利一;松井利一,北畠 周,植木明彦;松井利一,大井伸天,木村安伸
  • 通讯作者:
    松井利一,大井伸天,木村安伸
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    0
  • 作者:
    渡邉 涼;坪内 孝司;原 祥尭;木村安伸,松井利一;松井利一,北畠 周,植木明彦;松井利一,大井伸天,木村安伸;松井利一,木村安伸;松井利一,北畠 周
  • 通讯作者:
    松井利一,北畠 周
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  • 作者:
    渡邉 涼;坪内 孝司;原 祥尭;木村安伸,松井利一
  • 通讯作者:
    木村安伸,松井利一

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