自動車センサフュージョン技術の最新動向と自動運転への必要技術・適応

自動運転には多種多様な技術が必要となります。このうちLIDARをはじめとしたオンボードセンサによるセンシング技術は現在の自動運転自動車において最重要技術の1つとなっております。一方、LIDARを中心とするオンボードセンサは多くのノイズが含まれており、これを考慮した状態推定技術が必要となります。 　本講座ではセンサフュージョン技術の1つとしてカルマンフィルタを取り上げ、移動物体の状態を推定しながら追跡を行う技術について解説します。また、金沢大学が国内の大学で初の試みとして実施中の自動運転自動車の市街地における公道走行試験の現状課題についても紹介します。

1. 自動車の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. LIDARをはじめとした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
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. 金沢大学の自動運転システムの概要説明
   2. 公道走行実証実験から得られた成果と課題
• 質疑応答・名刺交換