117 特 集 自 動 運 転 / 紹 介 走 路 環 境 認 識 と 経 路 計 画 Driving Environment Recognition and Path Planning Shin KATO In autonomous driving, sensors, computers, actuators, etc. perform the driving functions of recognition, judgment, and operation. In order to judge the basic motions of a vehicle such as running, turning, and stopping, it is important to recognize roads, that there are no obstacles, etc. as driving environment information. In addition, an autonomous driving vehicle must be able to plan local paths, such as not only the global path to the destination but obstacle avoidance, during driving. This paper introduces the main technology related to driving environment recognition and path planning by presenting technical deployment supporting autonomous driving. 1.まえがき 1950 Group Leader, Intelligent Systems Research Institute, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) :2015 30 :2015 15 )~ ) 2007 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency: ) DARPA Urban Challenge ) Urban Challenge ( 41 )
118 2. 自 動 車 運 転 時 における 機 能 構 成 と 情 報 の 流 れ Fig.1 Fig.1(a) Fig.1(b) Fig.1(c) HMI( ) NHTSA( ) ) Fig.1 (a) (b) (c) (a)ヒューマンドライバーのみの 運 転 (レベル0) (b) 自 動 運 転 システムのみの 運 転 (レベル4) (c) 運 転 支 援 システムの 介 在 する 運 転 (レベル1 3) Fig. 1 自 動 車 の 運 転 における 機 能 構 成 と 情 報 の 流 れ 3. 走 路 環 境 認 識 ( 42 )
119 3-1 障 害 物 認 識 100m LIDAR(LIght Detection And Ranging) ) ( ) Fig. 2 ステレオビジョンを 持 つ 知 能 自 動 車 1977 Fig.2 ) 30km/h ) PROMETHEUS (Programme for a European Traffic with Highest Efficiency and Unprecedented Safety) (1986 ~ 1994) VITA ) 18 TV EyeSight 2008 1999 ADA (Active Driving Assist) Fig.3 350mm EyeSight(Ver.3) ) AT ( 43 )
120 8) Fig. 3 EyeSight(Ver.3)と 認 識 処 理 ) http://www.subaru.jp/levorg/levorg/safety/eyesight.html 2000 GM ) )LIDAR(LIght Detection And Ranging) LIDAR (TOF:Time Of Flight) ACC(Adaptive Cruise Control: ) LIDAR 10) 18 0.08 120m ~ LIDAR ACC LIDAR 10) LIDAR 2007 DARPA Urban Challenge ) LIDAR Fig.4 Velodyne 360 LIDAR DARPA 26 64 10Hz( ~ 15) 120m cm 64 32 (Fig.4 ) 16 (Fig.4 ) LIDAR 11) Fig.4 64 LIDAR 11) LIDAR 64 LIDAR Fig.5 Urban Challenge Fig. 4 Velodyne 社 の 複 数 のレーザー 光 を 照 射 し 受 光 解 析 可 能 なLIDAR( 上 図 左 か ら64 面 32 面 16 面 ) と64 面 の LIDARによる 距 離 検 出 (ポイントクラウド) 例 ( 下 図 ) ) http://velodynelidar.com/ ( 44 )
121 Fig. 5 DARPA Urban Challenge 2007で 優 勝 した Boss ) http://www.tartanracing.org/ Tartan Racing Boss Stanford Racing Team Junior Urban Challenge ) 60mile(96.6km/h) 40 89 11 ( ) Junior Sebastian Thrun Google Fig.6 12) Velodyne LIDAR LIDAR 360 LIDAR LIDAR Fig. 6 Google Self-Driving Car( 右 は2014 年 12 月 時 点 の 最 新 の 試 作 車 両 ) ) http://www.google.com/selfdrivingcar/ 13) Google Fig.6 LIDAR ) ( : ~ 10mm :30G ~ 300GHz ) 14) 150m LIDAR 1997 60GHz 15) Fig.7 ACC 16) Fig. 7 ミリ 波 レーダーの 一 例 : 車 載 用 小 型 77GHz 3 次 元 電 子 スキャンミリ 波 レーダー( 富 士 通 テン) ) https://www.fujitsu-ten.co.jp/release/2012/10/20121018.html ( 45 )
122 ( ) ) Table 1 Honda SENSING 17) 3-2 走 路 状 態 認 識 ) 垂 直 偏 光 画 像 Vertical Polarization 水 平 偏 光 画 像 Horizontal Polarization 湿 潤 状 態 Wet condition 乾 燥 状 態 Dry condition 偏 光 比 画 像 Polarization Ratio 18) Fig. 8 偏 光 フィルタを 装 着 した 複 眼 カメラと 画 像 処 理 Fig.8 18) 3-3 走 路 上 の 自 車 位 置 認 識 Table 1 ホンダセンシング 外 界 認 識 センサーの 検 知 性 能 比 較 ) http://www.honda.co.jp/tech/auto/hondasensing/ センサー 方 式 分 類 検 知 距 離 性 能 センサー 要 件 耐 環 境 性 能 短 中 長 昼 夜 雨 霧 朝 夕 日 レンズ 直 射 分 離 性 能 分 解 能 属 性 判 別 性 能 歩 行 者 車 両 単 眼 カメラ 複 眼 走 行 車 両 レーダー ミリ 波 停 止 車 両 歩 行 者 レーダー : 非 常 に 優 位 : 優 位 :やや 劣 る : 劣 る ( 46 )
123 Table 2 GPS(Global Positioning System) 4. 経 路 計 画 Fig.1 ( ) 19) 20) Table 2 自 車 位 置 の 認 識 のためのセンサーとシステムの 一 例 ( 印 は 広 域 の 位 置 認 識 も 可 能 ) 路 上 参 照 線 車 載 センサー 研 究 開 発 例 誘 導 ケーブル 誘 導 コイル 1960 年 代 の 自 動 運 転 誘 導 テープ 誘 導 コイル 無 人 搬 送 車 無 人 カート インフラ 協 調 型 自 律 型 磁 気 式 レーンマーカー 磁 気 ネイル 磁 気 プレート 磁 気 テープ 符 号 化 磁 気 マーカー 列 電 波 式 レーンマーカー 中 長 波 変 調 反 射 中 長 波 共 振 反 射 μ 波 物 理 反 射 レーンマーカー ガードレー ル( 白 線 や 道 路 検 知 など) デジタル 地 図 磁 界 センサー レーダー マシンビジョン LIDAR GPS ジャイロ 車 速 センサーなど AHSR PATH AHSRA 3M PATH 埼 玉 大 他 AHSRA( 含 む 情 報 提 供 ) AHSRA オハイオ 州 立 大 知 能 自 動 車 ( 機 械 研 ) NavLab(CMU) VaMoRs(ミュンヘン 国 防 大 ) スバル 日 産 トヨタ エネルギー ITS 金 沢 大 他 Ibeo デンソー Google(Velodyne) エネルギー ITS 金 沢 大 他 東 大 SFV( 産 総 研 ) 慶 大 エネルギー ITS 各 自 動 車 メーカー 金 沢 大 他 ( 47 )
124 21) SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) LRF( ) 5.あとがき 360 LIDAR 参 考 文 献 ) Shladover S.: Research Needs in Roadway Automation Technology, SAE Paper, 891725, 1989 ) Vol.14 No.4 pp.606-614 1999 ) IATSS Review Vol.37 No.3 pp.199-207 2013 )DARPA Urban Challenge Website, 2007 http://archive.darpa.mil/grandchallenge/ ) NHTSA : U.S. Department of Transportation Releases Policy on Automated Vehicle Development, 2013 http://www.nhtsa.gov/staticfiles/rulemak ing/pdf/automated_vehicles_policy.pdf ) Vol.30 No.11 pp.1014-1028 1991 ) Ulmer B.: VITA II-Active Collision Avoidance in Real Traffic, Proc. the Intelligent Vehicles ʼ94 Symposium, pp.1-6, 1994 ) SUBARU Official Website 2015 http://www.subaru.jp/eyesight/digest/ ) HONDA Website 2015 http://www.honda.co.jp/tech/auto/nightvision/index.html 10) Vol.12 No.1 pp.29-34 2007 11) Velodyne Lidar Website:HOME, 2015 http://velodynelidar.com/lidar/lidar.aspx 12) Google Website : Google Self-Driving Car Project, 2015 http://www.google.com/selfdrivingcar/ 13) R&D Review of Toyota CRDL Vol.43 No.1 pp.7-12 2012 14) Vol.64 No.2 pp.74-79 2010 15) 60GHz Vol.15 No.2 pp.9-18 1997 16) NISSAN Website : PFCW( ), 2015 http://www.nissan-global.com/jp/ TECHNOLOGY/OVERVIEW/predictive.html 17) HONDA Website:Honda SENSING, 2015 http://www.honda.co.jp/hondasensing/ 18) Yamada M., et al.: Study of a road surface condition detection technique in the Human Centered ITS View Aid System, Proc. of 9th World Congress of ITS, Paper#3603, CD-ROM, 2002 19) Vol.42 No.6 pp.1281-1286 2011 20) Vol.44 No.2 pp.759-764 2013 21) (ALV) Vol.5 No.5 1987 ( 48 )