IoT,Big dataと交通  自動運転実証実験:位置推定精度の検証

橘川雄樹; 加藤真平; 赤井直紀; 竹内栄二朗; 枝廣正人

文献

J-GLOBAL ID：201702213957215800 整理番号：17A1761658

IoT,Big dataと交通自動運転実証実験:位置推定精度の検証

Field Testing of Self-Driving Vehicles: Lessons Learned on Localization

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資料名：
巻： 42 号： 2 ページ： 130-135 発行年： 2017年10月31日
JST資料番号： Z0999A ISSN： 0386-1104 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：解説発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

愛知県では平成28(2016)年度,自動運転の実証実験を15市町で行った。本実証実験では,自車両の位置推定を高精度3次元地図と車載LiDARのスキャンデータのNDT(Normal Distributions Transform)スキャンマッチングにより行っている。NDTスキャンマッチングを用いた位置推定は,多くの実験場所では自動運転に必要な精度,リアルタイム性を確保できたが,一部の実験場所では,環境の3次元形状の特徴の不足により,スキャンマッチングの精度の悪化,位置推定が破綻してしまうことが見られた。本稿では,15市町での自動運転実証実験を通して,自動運転車両の位置推定の評価結果を述べる。(著者抄録)

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道路輸送・サービス一般 , 走行性能

引用文献 (8件)：

アイサンテクノロジー , http://www.aisantec.co.jp/
H28年度愛知県15市町自動走行実証推進事業報告サイト , https://www.aisantec-automobile.com/
ZMP RoboCar , http://www.mnp.co.jp/products/robocar_top
Autoware開発者サイト , https://github.com/CPFL/Autoware
Kato, S., Takeuchi, E., Ishiguro, Y., Ninomiya, Y., Takeda, K., Hamada, T.: An Open Approach to Autonomous Vehicles, IEEE Micro, Vol. 35, No. 6, pp. 60-68, Nov.-Dec. 2015

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