自動運転におけるセンサ情報の解析と情報処理アルゴリズムの設計

現在様々なセンサが自動車に搭載され、ドライバの運転支援を補助するシステムが多数開発されています。また、米欧を中心として自動車自らが判断し、無人でも走行可能な自動車も開発されつつあります。このような自動車には、不確実性のあるセンサ情報を如何にもっともらしく解析し、適切な判断を行うセンサ情報処理アルゴリズムが必要となります。 　本講座では、カルマンフィルタを主に、状態推定アルゴリズムを解説し、自動車の自動運転への適応を考えます。

1. 自動車の運転支援・自動運転に関する研究動向と必要技術
   1. 研究動向と必要技術
   2. オンボードセンサの実例
   3. 自動車における状態推定アルゴリズムの実例
2. カルマンフィルタと状態推定
   1. 誤差統計量の表現方法
   2. 最小分散推定とマルチセンサフュージョン
   3. カルマンフィルタによる状態推定
   4. 拡張カルマンフィルタによる状態推定
3. その他の状態推定アルゴリズム
   1. パーティクルフィルタによる状態推定
   2. バイナリベイズフィルタによる判定
4. 移動物体の追跡と運動推定
   1. カルマンフィルタとデータアソシエーション
   2. マルチターゲットトラッキング
5. 自動車の自動運転への適応
   1. 金沢大学の自動運転システムの概要
   2. 石川県珠洲市における市街地公道実証実験の概要
• 質疑応答