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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-04 10:20 車車間センシングと生成AIの連携による高信頼空間情報観測システムの設計 ○内藤唯弦・宮地秀至・山本 寛（立命館大）  NS2025-229 |
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| 抄録 | （和） | 自動運転技術や自律移動ロボットの社会実装に向けた期待が高まる中、実環境における安全性と信頼性の確保が喫緊の課題となっている。そのため既存研究では、LiDARやRGBカメラを利用して車両周辺の状態を観測するシステムが提案されている。しかし、LiDARは降雨や濃霧時の水滴により赤外線光が乱反射して認識精度が低下し、RGBカメラは夜間などの低照度環境や太陽光の存在による逆光に対して脆弱であるなど、単一のセンサを固定的に利用するだけでは環境変化に対する正確な状態観測の維持が困難である。そこで本研究では、車車間 (V2V) 通信により複数センサによる観測結果を共有し、大規模言語モデル (LLM) を用いて周辺の環境状態を理解して各センシング技術の信頼度を推定することで、悪天候時の環境状態に適したセンシング技術を適応的に選択する空間情報観測システムを提案する。本システムは、天候や時間帯などの車両周辺の環境に関する情報や車両内外における通信状況をLLMに入力し、LiDARやRGBカメラなどのセンシング技術に与える影響を元にその信頼度を動的に算出し、その信頼度に基づき各種センシング技術による観測結果の融合方法を決定する。本システムにより、LiDARやRGBカメラの精度が低下する環境下においても、適応的にセンシング技術の融合方法を切り替えることで、高精度な車両周辺の状態認識の実現が期待される。 |
| （英） | As expectations for the social implementation of autonomous driving technologies and autonomous mobile robots rise, ensuring safety and reliability in real-world environments has become an urgent challenge. Previous research has proposed systems that observe the surroundings of vehicles using sensors such as LiDAR and RGB cameras. However, LiDAR suffers from decreased recognition accuracy due to the multiple reflection of infrared light caused by water droplets during rain or fog, and RGB cameras are vulnerable to low-light conditions at night and to backlighting caused by sunlight. Thus, relying solely on a single fixed sensor makes it difficult to maintain accurate perception under changing environmental conditions. In this study, we propose a spatial information sensing system that adaptively selects appropriate sensing technologies for the surrounding environment, particularly in adverse weather, by sharing observations from multiple sensors via vehicle-to-vehicle (V2V) communication and estimating the reliability of each sensing technology using large language models (LLMs) that understand environmental states. The proposed system inputs environmental information—such as weather, time of day, and communication status inside and outside the vehicle—into the LLM, dynamically estimates the reliability of each sensing technology (such as LiDAR and RGB cameras) according to their environmental impact, and determines the method of fusing observation results based on those reliabilities. Through this system, we can expect highly accurate vehicle environment recognition even under conditions where the accuracy of LiDAR and RGB cameras decreases, by adaptively switching the sensor fusion strategy. | |
| キーワード | （和） | 自動運転 / 空間情報観測 / センサフュージョン / 車車間通信 / 生成AI / 信頼度推定 / UWB測位 / |
| （英） | autonomous driving / spatial information sensing / sensor fusion / vehicle-to-vehicle communication / generative AI / reliability estimation / UWB positioning / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 385, NS2025-229, pp. 49-54, 2026年3月. | |
| 資料番号 | NS2025-229 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (NS) | |
| 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 | NS2025-229 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | Okinawa-Ken Shichoson Jichi Kaikan |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2026-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 車車間センシングと生成AIの連携による高信頼空間情報観測システムの設計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Design of a High-Reliability Spatial Information Sensing System through the Integration of Vehicle-to-Vehicle Sensing and Generative AI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自動運転 / autonomous driving |
| キーワード(2)（和/英） | 空間情報観測 / spatial information sensing |
| キーワード(3)（和/英） | センサフュージョン / sensor fusion |
| キーワード(4)（和/英） | 車車間通信 / vehicle-to-vehicle communication |
| キーワード(5)（和/英） | 生成AI / generative AI |
| キーワード(6)（和/英） | 信頼度推定 / reliability estimation |
| キーワード(7)（和/英） | UWB測位 / UWB positioning |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内藤 唯弦 / Yuzuru Naito / ナイトウ ユヅル |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮地 秀至 / Hideaki Miyaji / ミヤジ ヒデアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto / ヤマモト ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-04 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2025-229 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.385 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (NS) |
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