自動運転におけるセンサ情報処理アルゴリズムの基礎理論とその応用例

これまでドライバの運転支援に関する研究が世界各国で行われてきました。このような研究の成果として現在では「ぶつからない車」などとして市販車に安全運転支援システムが搭載されるようになってきております。一方、自動車自身が知能を持ち、無人でも走行可能な更に進んだ自律的な自動運転システムに関しても、活発な研究開発が行われています。このようなシステムには高度なセンシングアルゴリズムが必要不可欠となります。 　本講演では、自動運転に必要なセンシングアルゴリズムの基礎理論から、実際の自動運転システムへの応用まで、カルマンフィルタを中心とした内容として、分かりやすく丁寧に解説を行います。

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. 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
4. 自動車の自動運転への適応
   1. 金沢大学において開発中の自動運転自動車の概要
   2. 自動運転自動車による市街地公道走行実証実験の概要