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オーソリティマップ上での自車位置推定技術とマップの逐次更新手法の設計

权威图本车位置估计技术及时序图更新方法设计

基本信息

批准号：
15J08100
负责人：
風間恵介
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Tokyo University of Agriculture and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-04-24 至 2017-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15J08100/
关键词：
自己位置推定目標経路追従制御自動運転走行可能領域検出

项目摘要

本研究では、国土交通省が整備を進める「道路基盤地図情報」をベースにした２次元平面地図に基づく自己位置推定アルゴリズムを設計し、推定位置に基づく自動運転車両の運動制御を目的とする。解決すべき課題は１．観測値と２次元平面地図を対応付ける手法、２．試験車両を用いた性能評価、３．車両制御性能の向上である。１では慣性航法ユニットやＬｉＤＡＲなどの車載センサから得られる観測値をもとに走行可能領域を特定する。特定した走行可能領域を画像に変換し、２次元平面地図からも道路領域を抽出し、２つの画像から画像レジストレーション技術を応用して、自車両の位置を推定する。２については提案した手法の有効性を実環境で試験するために、自動運転車両を製作する。３は自動運転車両が目標軌道に追従するための動特性を検証し、実用性まで考慮したアルゴリズムを提案する。本年度は、１の後半にある自己位置推定と２の車両を使った性能評価、そして３について取り組んだ。具体的には①昨年度提案した道路領域検出手法を応用した自己位置推定手法の構築、②実験車両を使った提案手法の有効性検証、③位置推定に基づく自動運転車両の制御の３つである。①については画像レジストレーションの技術を用い、観測画像と地図画像から算出される画像上の移動回転パラメータを車両座標系に変換し、拡張カルマンフィルタの観測値とすることで、車両の現在位置を推定する。②については、実験車両で取得したデータを上述の手法に入力し、実時間での動作と推定精度を確認した。提案手法は０．２０ｍ以下のＲＭＳ誤差で自己位置推定が可能なことを確認でき、一般的な計算機を用いても０．１秒以下で動作することがわかった。この成果を国内学会で発表し、論文にまとめた。③については、前方注視点の数を２点以上にすることで、定常偏差のない定常曲線走行と、追従動特性の自在な設計の両立が可能になった。

In this study, the Ministry of Land and Transport has improved the "road base information system". In this study, the Ministry of Land, Transport and the Ministry of Land and Transport have improved the development of the "road base information system". In this study, the Ministry of Land and Transport has improved the "road base information system". In this study, the Ministry of Land, Transport and the Ministry of Land and Transport have improved the development of "road base information". To solve the problem, 1. To measure the 2-dimensional plane, 2. To use the performance test, 3. To improve the performance of the control system. 1. The law of sexual navigation may be specific in the field of LiDAR traffic. It is possible for a specific area to use a portrait, a 2-dimensional plane to draw out a road field, a 2-dimensional portrait to draw a portrait, a technical device to use a technical image, and a location to be presumed. 2. The methods used in the proposed procedures include the use of sexual information in the environment, and the use of automatic equipment. 3. The automatic training program will help you to follow up on the information on the characteristics of the vehicle, the performance test and the proposal for the implementation of the motion. In the second half of this year, we will assume that we are in a position to improve our performance and improve our performance. In the specific proposal of the year last year, the road field has adopted the method of presumption of one's own position, the method of presumption of position, the method of inference of nature, and the presumption of position, and the presumption of position. 1. The portrait is used to determine the location of the target on the portrait, the location of which is presumptive. (2) the accuracy of the presumption accuracy can be confirmed by the action of the above-mentioned methods and actions. The modus operandi of the proposal is less than 0.20m, and it is presumed that the position of the RMS is less than 0.20m. It is possible to confirm that the position of the proposal is less than 0.20m, and the general calculation machine uses an error of less than 0.1s. The achievements are listed in the tables and articles of the domestic society. (3) the number of points in front is more than 2 points, the number of points in front is more than 2 points, the constant deviation is in constant curve, the tracking characteristics are free, and the tracking characteristics may be affected.