講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-11 10:25
交差点の一時停止における自動運転車両の車載3D-LiDARを用いた発進判断 ○小松祐貴(産総研/東京理科大)・加藤 晋(産総研)・伊丹 誠(東京理科大) ITS2021-65 |
抄録 |
(和) |
本稿では,車載3D-LiDARを用いた,交差点における移動体検知および自車の発進判断を行なうシステムを提案した.このシステムは,3D-LiDARで取得した点群を前処理した後,2次元グリッドに囲まれたセル単位でクラスタリングおよび物体追跡を行なうことで,移動体検知を実現している.そして,その移動体の交差点進入時間から再発進の判断を行う.一時停止した状態での環境認識なので,3D-LiDARを定点センサと見なすことができ,システムの複雑性を緩和している.また,路面点群の抽出は路面の起伏への対応を行ない,クラスタリングは3D-LiDARからの距離に応じて条件を変えることで,処理精度の向上を図った.本システムは,実車両での技術検証をすることで,その有効性を評価した. |
(英) |
In this paper, we proposed a system for detecting moving objects at intersections and judge whether the vehicle start using on-vehicle 3D-LiDAR. After preprocessing the 3D-LiDAR point cloud, the system performs clustering and object tracking in each cell surrounded by a 2-dimensional grid to achieve moving object detection. The system then determines whether to start again based on the entry time of the moving object into the intersection. The 3D-LiDAR can be regarded as a fixed-point sensor because it recognizes the environment while the vehicle is paused, which reduces the complexity of the system. In addition, we improved the processing accuracy by corresponding to the undulations of the ground for the extraction of ground point cloud and changing the conditions according to the distance from the 3D-LiDAR for clustering. The effectiveness of the system was evaluated by testing it on an actual vehicle. |
キーワード |
(和) |
自動運転 / MaaS / 点群処理 / PCL / 路面抽出 / クラスタリング / 物体追跡 / |
(英) |
Autonomous Vehicle / MaaS / Point Cloud Processing / PCL / Ground Extraction / Clustering / Object Tracking / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 436, ITS2021-65, pp. 13-18, 2022年3月. |
資料番号 |
ITS2021-65 |
発行日 |
2022-03-04 (ITS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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ITS2021-65 |