プロジェクト期間:令和4年度～
リーダー：グローバルリーダーシップ育成Gr 教授 大塚弘文
メンバー：CI-Gr講師 野尻紘聖
プロジェクト概要
車両周囲環境認識、車両位置推定および様々な運転者の運転行動モデル構築によって運転支援技術の開発、一人乗り電気自動車単体および自動車群の自動運転システムの開発とICTとの融合により、高齢者や障碍者といった交通弱者も含め、自動車運転者の楽しく、安全安心な移動を支援することを目的としています。
今年度の目標・活動計画
目標
ROS2を用いたマルチセンサデータ同期収集システムを用い、共同研究先と取り組んでいる踏み間違い事故防止用装置に関する研究、共同研究先と取り組むペダル操作時の足の位置検出システムの開発、3次元LiDARを用いた物体認識と機械学習による自動運転システムの開発を推進しています。
活動計画
独自に開発したROS2を用いたマルチセンサデータ同期収集システムを応用した以下の研究を予定実施しています。
- 運転シミュレータ試行における操縦者挙動の計測と評価に関する研究
- 踏み間違い事故防止のための安全装置に関する研究
- 3次元LiDARを用いた歩行者および車両認識システム
- 一人乗り電気自動車COMSを用いた機械学習による自動運転システムの構築
令和4年度の活動報告
本プロジェクトでは、ROS2を用いたマルチセンサデータ同期収集システムの完成、踏み間違い事故防止用装置およびペダル操作時のドライバー生体計測システムの開発、そして3次元LiDARを用いた物体認識と機械学習による自動運転システムの開発に取り組みました。 走査方式の異なるLivox社の円形スキャン方式(非反復走査パターン方式)LiDAR(Mid-100)を用いた歩行者認識手法を提案しました。高速処理の実現のため認識手法は比較的単純な手法である多層パーセプトロン(MLP)を用いることで、認識精度向上および時間の短縮を図っています。
運転シミュレータ試行における操縦者挙動の計測と評価に関する研究および踏み間違い事故防止のための安全装置に関する研究では、図1に示す踏み間違い事故防止のための一体型ペダルの効果検証実験装置を開発し、定量評価に取り組んでいます。
図1 踏み間違い事故防止用一体型ペダルの性能検証用運転シミュレータ実験装置
今後の展望
ROS2を用いたマルチセンサデータ同期収集システムは、自動車のドライバー挙動計測に運用し、生体計測システムとともに踏み間違い防止装置の性能評価に運用することで、踏み間違い防止装置の開発をさらに進めていく計画です。非反復走査パターン方式LiDARを用いた歩行者認識システムについては、従来システムと比較して認識精度の向上を確認できましたので、今後は更なる認識精度向上と処理時間短縮を目指し研究を進めます。
また、踏み間違い事故防止のための安全装置に関する研究では、定量評価実験の分析結果に基づいて性能向上と運転者の操作負担軽減を図る新規装置開発を進めます。