自動運転システムにおける画像を対象とした形式仕様記述言語BBSLの提案

田中健人; 青木利晃; 川上大介; 千田伸男; 河井達治; 冨田尭

文献

J-GLOBAL ID：202002280827379631 整理番号：20A1855578

自動運転システムにおける画像を対象とした形式仕様記述言語BBSLの提案

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資料名：
巻： 2020 号： SE-205 ページ： Vol.2020-SE-205,No.8,1-8 (WEB ONLY) 発行年： 2020年06月25日
JST資料番号： U0451A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

自動運転システムの安全性評価のため,各国の監督省庁では,走行環境を複数のシナリオで定義し,ユースケースを体系化することで,安全基準を定め,評価の枠組みを提案しているが,この枠組みに基づいて記述される現状の仕様は図や自然言語を用いて曖昧な表現がされている.そこで,本研究では自動運転システムの仕様を厳密に記述する言語,Bounding Box Specification Language(BBSL)を提案する.BBSLは自動運転システムのタスクのうち,「対象物とイベントの検知と反応」に関する仕様を記述するための言語である.特に,BBSLは区間解析の体系を独自に拡張して定義しており,自動運転システムの前方カメラから入力される画像の視点で各オブジェクトをboundng boxとして記述する.BBSLにより,自動運転システムの多様な走行環境を現実的な分量で,厳密に記述可能となる.BBSLの評価のために行った2種類の実験を示す.1つ目は,自動運転システムの「対象物とイベントの検知と反応」に関する仕様を実際に記述する実験である.この実験によりBBSLの記述能力を示す.2つ目は,BBSLと同様に,画像上のオブジェクト同士の関係の記述に用いられる既存の手法と比較を行う.この実験により表現力や抽象度の違いを述べ,BBSLが他手法より自動運転システムの仕様に優れていることを示す.(著者抄録)

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計算理論 , 計算機システム開発 , 運転者

引用文献 (14件)：

青木啓二. 自動運転車の開発動向と技術課題:2020年の自動化実現を目指して. 情報管理, Vol. 60, No. 4, pp. 229-239, 2017.
Ayşegül Uçar, Yakup Demir, and Cüneyt Güzeliş. Object recognition and detection with deep learning for autonomous driving applications. Simulation, Vol. 93, No. 9, pp. 759-769, 2017.
Christian Waldschmidt and Holger Meinel. Future trends and directions in radar concerning the application for autonomous driving. In 2014 11th European Radar Conference, pp. 416-419. IEEE, 2014.
Xiaohui Li, Zhenping Sun, Dongpu Cao, Zhen He, and Qi Zhu. Real-time trajectory planning for autonomous urban driving: Framework, algorithms, and verifications. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Vol. 21, No. 2, pp. 740-753, 2015.
Eric Thorn, Shawn C Kimmel, Michelle Chaka, Booz Allen Hamilton, et al. A framework for automated driving system testable cases and scenarios. Technical report, United States. Department of Transportation. National Highway Traffic Safety Administration, 2018.

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