• 2014/05/20 掲載

ZMP、SLAM技術によるクルマの自動運転実験 バージニア工科大学と

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ZMPは19日、標識やGPSの情報に頼らず環境マッピングと位置推定を同時に行うSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技術を用いた自動運転の実験を実施したと発表した。
 ZMPは、バージニア工科大学・シドニー工科大学とコラボレーションを行い、SLAM技術の自動運転への適用を進めてきた。

 今回の実験では、トヨタプリウスベースのロボットカー「RoboCar HV」の車両の両側面に装着したレーザレンジセンサの情報から、SLAM技術により自車位置を推定し自動運転を行う。

 自動運転においては、GPSを利用し自車の位置を正確に把握することが一般的だが、高層ビルが立ち並ぶ都市部やトンネル、山間部などではGPSで正しい位置を計測することが難しい場合がある。

 こうした場合に、周囲の環境をセンシングし、自車の位置を推定する技術として、SLAM技術があるが、一般的に、SLAMは計算時間がかかるため高速走行への適用が難しいといわれている。

 バージニア工科大学古川教授らが開発した、Grid-based Scan-to-Map Matching SLAMは、計算量を抑えるためマップ生成のための計算をグリッドマップ上で行う。

 これにより、精度を落とすことなく高速にマッピング・位置推定を行うことができ、また、グリッド計算の並列化によるさらなる高速化が目指せることから、自律走行への応用が期待されるという。

 本実験で使用した自動運転車開発プラットフォーム車両「RoboCar HV」および、実験映像について、5月21日より開催される「人とくるまのテクノロジー展2014」において紹介する予定。

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