講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-08-10 11:40
ミリ波レーダの時系列情報を用いた車外物体の識別 ○中村崇志・豊田健太郎・大槻知明(慶大)・伊佐治 修・浜田和亮・宮崎敏幸(デンソーテン) RCS2018-145 |
抄録 |
(和) |
交通事故の回避のために,車載システムを使用した車外物体識別の需要が高まっている.近年の研究では,レーダ情報から得られる特徴量を機械学習に適用して,道路上で動く物体を識別する方法が検討されてきた.従来手法では,観測されたレーダ情報から1サンプル時間ごとに特徴量を抽出している.物体によってその動きは異なるため,動きの変化を捉えられる時系列レーダ情報は識別に有効と考えられる.本稿では,時系列レーダ情報を用いて,抽出された特徴量の複数サンプルにわたる時間変化を算出する方法を提案する.提案法では,時間窓を設け,窓に含まれる複数の特徴量の平均と分散をウィンドウ特徴量として算出し,物体固有の動きを特徴として捉える.飛び出してくる歩行者や自転車といった,物体が横断する場合と,路側帯を走る自転車や前方を走行する自動車といった,物体が縦断(並走) する場合に対して実験を行い,識別性能を評価した.実験結果から,時間窓を使用する提案法が,時間窓を使用しない従来法に比べて高い識別性能を達成することを確認した. |
(英) |
Identifying objects with radar is in great demand for avoiding road accidents. Recent research tried to identify moving objects on a road by inputting radar information to a machine learning classifier. In the conventional method, the features used in the machine learning are extracted from the observed radar information with a short time interval. Since the movement of the objects is different depending on the objects, time series information is effective for classification, which has not been exploited before. In this report, we propose a machine learning-based object identification using time series of radar information obtained from the time window that contains series of features. We extract features from a series of features by calculating the mean and variance of object information, i.e., velocity, signal power, and distance. Some experiments were carried out, and the classification performance was evaluated. From the classification results, it is shown that our method outperforms the conventional one of which features are extracted with a short time slice. It is also shown how much each feature contributes to the object identification in our method. |
キーワード |
(和) |
ミリ波レーダ / 物体識別 / 車載システム / 歩行者識別 / / / / |
(英) |
millimeter-wave radar / object identification / automotive system / pedestrian detection / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 177, RCS2018-145, pp. 75-80, 2018年8月. |
資料番号 |
RCS2018-145 |
発行日 |
2018-08-02 (RCS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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RCS2018-145 |