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。
This study で は, large-scale な step walker space に お け る self-discipline tripper struck の be in turn を purpose と し て know their position and large domain に group take り ん だ. Large mass な step walker space に は hiroo な environment や see tong し の 悪 い environment が し, LIDAR: Light Detection and held (レ ー ザ ス キ ャ ナ と も shout ば れ る) な ど の セ ン サ lack of vision が す る た め presumption, their location 図 generate が difficulty with や で あ る. Youdaoplaceholder0, the indoor environment と is relatively <s:1> て. There are many な harmful substances が present, するため, そ and 検 are difficult to be removed. This year の group take り み で は presumption, their location に with い る 図 to generate new た の な technique proposed を し て review 価 す る と altogether に, constructive や handicap of their position 検 み と の technique group and わ せ て シ ス テ ム イ ン テ グ レ ー シ ョ ン を line い, general の 々 が い る city street to に お け る self-discipline go line を be presently し た. 従 図 generation technique to の で は, ラ ン ド マ ー ク と な る determination as content を seaborne fully に measuring で き ず に now の セ ン サ デ ー タ の intelligence quantity が spent し い occasions, his position presumption の を mistakenly っ て in 図 failure generating に し て し ま う problem が あ っ た. そ こ で this study で は, past の plural の セ ン サ デ ー タ を accumulation し て heavy ね close わ せ る こ と で, 仮 think に セ ン サ デ ー タ の intelligence quantity を raised や し て is し く 図 to generate line を う proposed new rules gimmick を し た. City street to に お け る discipline direction の be 験 の field で あ る つ く ば チ ャ レ ン ジ の environment で, 2014 line distance (km) 1.5 degree に わ た っ て in 図 generated を を い, performance evaluation of 価 し た. Over the past five seconds, 10 seconds の ス キ ャ ン を using し た proposal gimmick で は, generate し た to 図 の shape error は biggest で も 0.6 [m] と な っ た. One party で従 comes with で で, and a <s:1> error of more than 20 [m] が causes a て る る る. に, past の セ ン サ デ ー タ を using し た 図 と formed, shape デ ー タ に base づ く パ ー テ ィ ク ル フ ィ ル タ を with い た their presumption location technique, three dimensional shape か ら の handicap of content 検 out technique を new た に be loaded し て group み close わ せ る こ と で, discipline direction の シ ス テ ム を build し た. The foregoing の つ く ば チ ャ レ ン ジ 2014 の environment で の be 験 の results, go line distance (km) 1.5 degree の direction を success rate 80% で achieve self-discipline し た.

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
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

原 祥尭其他文献

ヒトの階段昇りにおける足の一段持ち上げ動作生成モデル
人类爬楼梯时抬起脚的生成模型。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    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
  • 通讯作者:
    松井利一,北畠 周,植木明彦
ヴァイオリン運弓動作再現特性に及ぼす腕運動制御規範の影響
手臂运动控制规范对小提琴弓形运动再现特性的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    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
  • 通讯作者:
    松井利一,木村安伸
ヴァイオリン運弓動作を模擬するヒト腕運動制御モデルの構築
模拟小提琴弓形运动的人体手臂运动控制模型的构建
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    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
  • 通讯作者:
    松井利一,大井伸天,木村安伸
階段の蹴上げ高さから足の一段持ち上げ動作を生成する数理モデル
生成脚从楼梯立板高度起一步抬起运动的数学模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    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
運動時間を含むヴァイオリン擬似運弓動作を生成する数理モデル
生成小提琴伪弓形运动(包括运动时间)的数学模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 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

原 祥尭的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

ニューラル表現陰関数を用いた点群データ補完システムの構築と自己位置推定への応用
利用神经表示隐函数的点云数据补全系统的构建及其在自位置估计中的应用
  • 批准号:
    24K15124
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
強化学習に基づく自己位置推定のための地図および環境の最適化
基于强化学习的自定位地图与环境优化
  • 批准号:
    24K15136
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
自己位置推定で録音を変える:アドホックマイクロホンアレーシステムの実用化
通过自身位置估计改变录音:特设麦克风阵列系统的实际应用
  • 批准号:
    24K07513
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
軌道アトラクタを用いた自己位置推定と神経回路の相互作用によるナビゲーション
基于使用轨迹吸引子和神经回路相互作用的自定位的导航
  • 批准号:
    22K12208
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
自律移動体の非線形確率モデルの構築と高速高精度自己位置推定法の新展開
自主移动物体非线性随机模型构建及高速高精度自定位方法新进展
  • 批准号:
    22K12211
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
複数機AUVの地形観測情報共有による自己位置推定手法に関する研究
多AUV共享地形观测信息的自位置估计方法研究
  • 批准号:
    22K04558
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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
利用激光雷达实现雪地自动驾驶的自我位置估计技术
  • 批准号:
    22K17975
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
自己位置推定技術とロボット技術を活用した建築環境把握システムの開発および実証実験
利用自位置估计技术和机器人技术的建筑环境理解系统开发与演示实验
  • 批准号:
    21K04376
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
環境形状情報の空間周波数解析に基づく移動ロボットの地図生成と大域的自己位置推定
基于环境形状信息空间频率分析的移动机器人地图生成与全局自身位置估计
  • 批准号:
    13J01761
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 1.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
光学センサによる自己位置推定を基礎とする災害対応ロボットの不整地走行支援システム
基于光学传感器自位置估计的救灾机器人不平坦地形驾驶支持系统
  • 批准号:
    11J02870
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 1.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了