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J-GLOBAL ID：202002281402294392   整理番号：20A0182254

悪天候に対応した自動運転認識技術

Automated driving recognition technologies for adverse weather conditions

著者 (4件)： Yoneda Keisuke (Kanazawa University, Kakuma-machi, Ishikawa, Kanazawa 9201192, Japan) ,  Suganuma Naoki (Kanazawa University, Kakuma-machi, Ishikawa, Kanazawa 9201192, Japan) ,  Yanase Ryo (Kanazawa University, Kakuma-machi, Ishikawa, Kanazawa 9201192, Japan) ,  Aldibaja Mohammad (Kanazawa University, Kakuma-machi, Ishikawa, Kanazawa 9201192, Japan)
資料名： IATSS Research (Web)  (IATSS Research (Web))
巻： 43  号： 4  ページ： 253-262  発行年： 2019年 
JST資料番号： U1137A  ISSN： 0386-1112  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市部での自動運転中は,カメラ,光検出および測距(LiDAR),ミリ波レーダー(MWR),および全地球航法衛星システム(GNSS)などのセンサーを用いて周囲の環境を認識しながら,決定を行わなければならない。様々な環境条件下で運転する能力は,あらゆる道路における自動運転にとって重要な問題である。自動化された車両を市場に導入するためには,さまざまな交通状況を評価し,安全にナビゲートする能力が重大な課題を提示する。もう一つの重要な課題は,堅牢な認識システムの開発が,悪天候条件を説明できることである。太陽グレア,雨,霧および雪は,運転環境において発生する可能性のある悪天候条件である。本論文では,自動運転技術に焦点を当てた研究を要約し,運転を困難にする悪天候と他の状況を同定するための課題を検討し,市場への自動化車両の導入を複雑にした。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *自動運転 ,  *荒天 ,  *空間知覚 ,  計測 ,  レーダ ,  GNSS
準シソーラス用語： ミリ波レーダ ,  *悪天候 ,  *空間認識 ,  全地球航法衛星システム

著者キーワード (5件)： 自動化車両 ,  自己局在化 ,  周辺認識 ,  経路計画 ,  悪条件

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (1件)： 悪天候