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J-GLOBAL ID：201702252508048905   整理番号：17A0000850

HOGとSVMによる多層距離データを用いた道路検出法に関する基礎研究

Fundamental Study on Road Detection Method Using Multi-Layered Distance Data with HOG and SVM

著者 (4件)： KAZAMA Keisuke (Tokyo Univ. Agriculture and Technol., Tokyo, JPN) ,  AKAGI Yasuhiro (Tokyo Univ. Agriculture and Technol., Tokyo, JPN) ,  RAKSINCHAROENSAK Pongsathorn (Tokyo Univ. Agriculture and Technol., Tokyo, JPN) ,  MOURI Hiroshi (Tokyo Univ. Agriculture and Technol., Tokyo, JPN)
資料名： Journal of Robotics and Mechatronics  (Journal of Robotics and Mechatronics)
巻： 28  号： 6  ページ： 870-877  発行年： 2016年12月20日 
JST資料番号： L0735A  ISSN： 0915-3942  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この論文では,サポートベクトルマシン(SVM)と輝度勾配ヒストグラム法(HOG)特徴を用いた道路領域検出法について述べる。境界線には高さ,色,輝度の変化のような多くの特徴があるが,これらは雑音に敏感である。ロバスト性の点で,道路の境界線を2D地図上の境界線とマッチングすることは難しい。テキスチャマッチングを用いた位置決め法は正確だが,それらは環境の変化への適応に関連した欠点を有する。それゆえに路面を検出することで道路領域を他の領域と区別するために分類器を作製することに決めた。最初に3D LiDARで取得された距離データからHOG特徴を計算する。次にSVMを適用することで道路領域分類器を作製する。最後にシミュレーションと実世界における提案法の基本性能を評価する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *サポートベクトルマシン ,  機械学習 ,  データ ,  電気自動車 ,  *道路 ,  ロバスト性 ,  自動車 ,  多層 ,  画像処理 ,  計算機シミュレーション ,  セグメンテーション ,  検出 ,  LIDARデータ ,  自動運転車 ,  計算機利用 ,  利用
準シソーラス用語： *HoG ,  距離データ ,  自律走行車両

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (25件)：

• D. Zhang, R. Kurazume, Y. Iwashita, and T. Hasegawa, “Robust Global Localization Using Laser Reflectivity,” J. of Robotics and Mechatronics, Vol.25, No.1, pp. 38-52, 2013.
• T. Suzuki, Y. Amano, and T. Hashizume, “6-DOF localization for a mobile robot using outdoor 3D point clouds,” J. of Robotics and Mechatronics, Vol.22, No.2, pp. 158-166, 2010.
• K. Ishikawa, Y. Amano, and T. Hashizume et al., “A Mobile Mapping System for Precise Road Line Localization Using a Single Camera and 3D Road Model,” J. of Robotics and Mechatronics, Vol.19, No.2, pp. 174-180, 2007.
• K. Okawa, “Three Tiered Self-Localization of Two Position Estimation Using Three Dimensional Environment Map and Gyro-Odometry,” J. of Robotics and Mechatronics, Vol.26, No.2, pp. 196-203, 2014.
• K. Yoneda, S. Mita, Y. Chenxi, H. D. Quoc, T. Hossein, and K. Muto, “Virtual Automated Vehicle System for Urban Driving Experiment,” Proc. of JSME TRANSLOG2014, pp. 289-292, 2014.

タイトルに関連する用語 (8件)： HOG ,  SVM ,  多層 ,  距離データ ,  道路 ,  検出法 ,  基礎 ,  研究