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J-GLOBAL ID：202102217159811629   整理番号：21A1334941

積雪環境におけるスキャンマッチングを用いた自己位置推定性能の改善

Improvement of Localization Performance Using Scan Matching in Snowy Environment

著者 (3件)： 小渕雅弘 (北大) ,  江丸貴紀 (北大) ,  RAVANKAR Ankit A. (北大)
資料名： 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(CD-ROM)  (SICE SI (CD-ROM))
巻： 21st  ページ： ROMBUNNO.3A2-03  発行年： 2020年12月15日 
JST資料番号： F1751A  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)

抄録/ポイント： ・自動運転を正しく動作させるためには,車両が自らの位置を正確に把握する自己位置推定技術が不可欠,積雪環境におけるスキャンマッチングの性能改善が目標。
・提案手法を概説:自己位置推定の安定性を向上させる試み,カメラ画像に対するセマンティックセグメンテーション,Lidar点群の色付け,雪山点群の除去,NDTスキャンマッチング。
・積雪が存在するシミュレーション環境及び実環境において自己位置推定を検証,シミュレーションにおいては推定性能を改善,実環境においては結果に大きな差異無し。

シソーラス用語： 位置決め ,  位置測定 ,  *マッチング ,  積雪 ,  画像処理 ,  自動運転 ,  点群 ,  *LIDAR ,  雑音低減 ,  機械学習 ,  特徴抽出 ,  実証実験 ,  カメラ ,  地図 ,  RGBカメラ ,  セマンティックセグメンテーション ,  *自己位置推定 ,  深層学習
準シソーラス用語： *スキャンマッチング ,  事前地図 ,  積雪環境 ,  点群ノイズ除去

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

引用文献 (18件)：

• Bonnefon, J., A. Shariff and I. Rahwan.“The social dilemma of autonomous vehicles.” Science 352 (2016): 1573-1576.
• M. Menze and A. Geiger,”Object scene flow for autonomous vehicles,” 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Boston, MA, 2015, pp. 3061-3070, doi: 10.1109/CVPR.2015.7298925.
• Wilko Schwarting, Javier Alonso-Mora and Daniela Rus.”Planning and Decision-Making for Autonomous Vehicles,” Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems (2018) 1:1, 187-210.
• J. Levinson and S. Thrun,”Robust vehicle localization in urban environments using probabilistic maps,” 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Anchorage, AK, 2010, pp. 4372-4378.
• K. Yoneda, H. Tehrani, T. Ogawa, N. Hukuyama and S. Mita,”Lidar scan feature for localization with highly precise 3-D map,” 2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings, Dearborn, MI, 2014, pp. 1345-1350.

タイトルに関連する用語 (4件)： 積雪 ,  環境 ,  スキャンマッチング ,  自己位置推定