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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-10-17 16:05 Autowareを用いた自動運転車の自己位置推定に関するポイントクラウドの分析 ○河畑則文（金沢大）  IMQ2025-18 |
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| 抄録 | （和） | 自動運転で重要な技術の一つとして，自己位置推定がある．無人運転を想定しているため，白線，赤線，標識等の道路の交通基準に従って走行できているかがまずは重要となる．2020年代以降の自動運転技術は年々進展が目覚ましく，無人運転を含むレベル4相当の自動運転の試験運行も一部開始されてきている．これらの自動運転をコンピュータ上でシミュレーションする方法の一つとして，自動運転オープンソフトウェアであるAutowareを用いる方法がある．先行研究として，我々は，Autowareの環境構築を行い，自動運転車の自己位置推定に関して，情報工学，画像工学の観点からシミュレーション実験を行い，実用化に向けての考察を行ったが，ポイントクラウドを始めとする数値データの解析まで十分に考察できていなかった．本研究では，Autowareを用いた自動運転車の自己位置推定に関して，シミュレーション実験を行った．次に，ポイントクラウドを中心とした数値データの解析を行った．最終的に，シミュレーション実験における統計的な傾向を考察した． |
| （英） | Self-Localization is one of the most important technologies for automated driving. Since unmanned operation is assumed, it is first important that the vehicle follows the traffic standards of the roads, such as white lines, red lines, and signs. Automated driving technologies has made remarkable progress every year since the 2020s, and some Level 4-equivalent automated driving tests, including unmanned driving, have begun. As one of methods for simulating these automated operations on a computer is to use Autoware, an open software program for automated operations. In our past study, we constructed the Autoware environment and conducted simulation experiments from the viewpoints of information engineering and image engineering for self-localization of self-driving vehicles, and discussed the practical application, but we have not fully considered the analysis of numerical data, including point clouds. In this study, we first experimented based on simulation to investigate self-localization of autonomous car equipped with Autoware. Next, we analyzed numerical data, focusing on point clouds. Finally, we examined statistical trends observed in the simulation experiments. | |
| キーワード | （和） | 自動運転車 / ROS / 自己位置推定 / ポイントクラウド / 高度道路交通システム / / / |
| （英） | Autonomous Car / Robot Operating System / Self-Localization / Point Cloud / Intelligent Transportation System / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 203, IMQ2025-18, pp. 36-41, 2025年10月. | |
| 資料番号 | IMQ2025-18 | |
| 発行日 | 2025-10-10 (IMQ) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | IMQ2025-18 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IMQ |
| 開催期間 | 2025-10-17 - 2025-10-17 |
| 開催地（和） | 成蹊大学 |
| 開催地（英） | Seikei University |
| テーマ（和） | イメージ・メディア・クオリティ一般 |
| テーマ（英） | Image Media Quality, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IMQ |
| 会議コード | 2025-10-IMQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Autowareを用いた自動運転車の自己位置推定に関するポイントクラウドの分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Point Cloud Analysis for Self-Localization of Autonomous Car Using Autoware |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自動運転車 / Autonomous Car |
| キーワード(2)（和/英） | ROS / Robot Operating System |
| キーワード(3)（和/英） | 自己位置推定 / Self-Localization |
| キーワード(4)（和/英） | ポイントクラウド / Point Cloud |
| キーワード(5)（和/英） | 高度道路交通システム / Intelligent Transportation System |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河畑 則文 / Norifumi Kawabata / カワバタ ノリフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-10-17 16:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IMQ |
| 資料番号 | IMQ2025-18 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.203 |
| ページ範囲 | pp.36-41 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-10-10 (IMQ) |
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