シニアカーの⾃動運転に向けた歩道を対象とした⾼精度三次元地図の構築に関する研究廣瀬敏也

芝浦⼯業⼤学⼯学部

機械機能⼯学科

研究背景
シニアカー

⾃動運転技術に期待される効果 センサによる外界認識と適切な⾞体制御により，⾼齢者の移動を⽀援

⾼齢者の移動に⽤いられる

 周囲の交通状況の認識不⾜による事故を減らす

⾼齢者に安全な交通⼿段を提供、利便性向上

シニアカーの⾃動運転技術開発
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研究⽬的
⾃動運転技術

認知判断

制御

⾃⾞両がどこにあるのかが重要

現在位置取得には「⾃⼰位置推定」が必要
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研究⽬的 ⾃⼰位置推定
構築した三次元地図データをもとに現在位置を推定する技術

三次元地図の精度に依存

⾼精度三次元地図構築の必要性

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研究⽬的
 歩道における⾼精度三次元地図の構築
⾃動運転の実現に必要なもの

 ⾃⼰位置推定技術
 経路計画・判断
 ⾞体制御シニアカーは歩道を⾛⾏するため歩道における⾼精度三次元地図が必要
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研究⽬的
 研究⽬的シニアカーの⾃動運転に向けた歩道を対象とした⾼精度三次元地図の構築に関する研究

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研究⽬的
・歩道を対象とした⾼精度三次元地図－位置精度の検証－
・歩道の段差が位置精度に及ぼす影響
・シミュレーションによる検討**︓BOR_6.シニアカー⾃動運転にて発表
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歩道を対象とした⾼精度三次元地図

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実験⽅法
三次元地図の構築
点群データの測定三次元地図の構築
⾃⼰位置推定による評価
点群取得

地図精度評価⾼精度三次元地図の構築
地図構築
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実験⽅法
 点群データの測定

 実験機器・シニアカー・フロントカメラ，全⽅位カメラ
・Velodyne LiDAR VLP-16
・ロータリーエンコーダ OMRON E6B2-CWZ3E
Resolution : 2000 P/R
センサータイプ

Velodyne LiDAR VLP-16

LiDAR sensor attached to thesenior car

16個のレーザー+ 検出器(送受信センサー)

測定範囲・測定視野

⽔平360°全⽅位
垂直 30°(+15°〜 －15°)

測定距離約100 m (1 m 〜 100 m)

測定スピード5〜20 Hz

測定ポイント数

約300,000 ポイント/秒

測定精度

±3 cm

距離測定⽅式LiDAR TOF⽅式

レーザークラスClass 1 Eye Safe

レーザー波⻑

903 nm

動作電圧

9 – 32 V DC
9

実験⽅法
 点群データの測定
 測定⽅法 豊洲地域の歩道にて実施
・⼆つのランドマークを歩道から選び，ランドマークから前後20mの地図出⼒⽤の点群を取得
・⾃⼰位置推定⽤に各ランドマークから5mほど離れた位置で1分間静⽌した点群を取得

Landmark B
Landmark A
Mobility Scooter P
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実験⽅法
 点群データの測定

 歩道における⾼精度三次元地図構築

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実験⽅法
 点群データの測定
 測定⽅法
地図評価基準⽤にランドマークと⾞両の距離をレーザー距離計にて計測
 ランドマークAB間
 ランドマークAと⾞両
 ランドマークBと⾞両

Measuring the distance by using LKT-F05between vehicle and landmark

Location relationship among landmarks and senior car
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実験⽅法
ROSを⽤いて点群データを読込

ー三次元地図の構築ー
Autowareを⽤いてPCDとして出⼒

地図を⽣成
PCD︓Point Cloud Data
点群を集めたデータ
ROS︓Robot Operating System
ロボット開発プラットフォーム
Autoware︓
⾃動運転開発⽤アプリケーション

Autoware
ROS

OpenCV（PCL incl.)

Qt

UbuntuConstructing dynamic map by Autoware

Structure of the system
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実験⽅法
 ⾃⼰位置推定による評価
地図とスキャンデータをNDTを⽤いて実際の位置と読込

⾃⼰位置推定システムを⽐較

Landmark A
Landmark B

AP

AB

LiDAR as point PBP

NDT︓Normal Distributions Transform
点群のマッチング⼿法の1つ
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実験⽅法
 システムの推定位置と実測値との⽐較
レーザー距離計による実測値

システムの推定位置

 ROSから各座標値を算出

Calculating coordinates by Autoware

三辺の⻑さを⽐較

 各ランドマーク間と⾃⾞両からの距離を測定

Measuring the distance between
senior car and landmark
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実験⽅法
 システムの推定位置と実測値との⽐較
Landmark A
Landmark B

APABBP

Landmark A

LiDAR as point P
Landmark B

Landmark A
Landmark B

LiDAR as point P

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実験結果
 三地点I, J, Kの結果

Table 1 Distance at area I
APBP
Laser [m]
6.645
4.031
Rviz [m]
6.622
4.060
Error [m]-0.02331
0.02926

AB9.5969.648
0.05228

Table 2 Distance at area JAPBP
Laser [m]
9.765
5.756
Rviz [m]
9.718
5.772
Error [m]-0.04711
0.01594

AB14.715
14.669-0.04610

Table 3 Distance at area KAP
BPAB
Laser [m]
4.939
3.281
7.842
Rviz [m]
4.992
3.174
7.784
Error [m]0.05298-0.1071-0.05781
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実験結果
 三地点I,J,Kの結果
 歩道での⾼精度三次元地図の構築は成功
 地点Kを除いて最⼤誤差約5cm

Area I

Area J

Area K18歩道の段差が位置精度に及ぼす影響

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実験内容
 点群データの測定
・LiDAR・フロントカメラ，全⽅位カメラ（点群データ取得）（周囲環境の記録）

・加速度⾓速度センサ（段差での揺れを定量的に評価するため）
LiDAR

加速度センサ

使⽤したシニアカー
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実験内容
 点群データの測定

・段差の⾼さ0cm，1cm，2cm，3cmの4条件

段差の設置状況

国⼟交通省「道路移動等円滑化基準」において
歩道の段差は2cmを標準とすること，また⾃動⾛⾏実験の経路での最⼤の段差2.8cmによる・測定経路
ほぼ平坦な屋内に段差を1つ設置，段差前後の直線約10mを⾛⾏
各条件5回ずつ測定

測定時の⾛⾏経路21

実験内容
 ⾃⼰位置推定による評価
・ランドマークの設定
歩道では電柱などがランドマークになる

経路周辺の固定物から2点A，Bを選択

A

B
O

シニアカーの位置Oとの距離OA，OB，ABで評価
ランドマークとシニアカーの位置関係
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実験内容
 ⾃⼰位置推定による評価
・⾃⼰位置推定による距離算出
ROS視覚化ツール
Rvizで距離測定
X，Yの数値から各⽔平距離を算出

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実験内容
 ⾃⼰位置推定による評価
・レーザ距離計による基準値測定
アルミ板先端に距離計を設置，測定値に板の0.3mを加えて基準値とした

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実験内容
 ⾃⼰位置推定による評価
⾃⼰位置推定による算出距離
⽐較

レーザ距離計の測定距離（基準値）

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実験結果
 点群データの測定と3次元地図構築
段差4条件について各5回，計20回分の3次元地図および加速度データの取得に成功

ピッチ⾓ [°]

420‐2 010203040‐4‐6‐8

時間 [s]

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実験結果

最⼤誤差 [m] ⾃⼰位置推定による精度評価
0.1
0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
00cm
1cm
2cm
3cm

OA

OBAB

平均

区間別の各条件5回中の最⼤誤差
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実験結果
 加速度・⾓速度と地図精度0.1

最⼤誤差 [m]0.08
0.060cm
1cm

0.042cm
0.02

3cm00246810

加速度最⼤変化量 [m/s2]

Z軸（鉛直）⽅向加速度の初期値からの最⼤変化量と最⼤誤差
28シミュレーションによる検討
個別研究報告＆ポスター（16:00〜17:00）
BOR_6.シニアカー⾃動運転にて発表

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Matlabを活⽤したシミュレーション
BOR_6.シニアカー⾃動運転にて発表
シニアカーの歩道における⾃動運転シナリオ構築のためのフロー① 点群データおよびGPSデータの計測(1) LiDARVeloview(2) GPS① 点群データおよびGPSデータの計測(3) PC

Driving scenario designer② マップデータの取り込み (Open StreetMap)(4) Batteryand Booster

Driving scenario designer③ GPSデータの可視化（基礎シナリオの構築）② マップデータの取り込み (Open Street Map)

Lidar Labeler④ 点群データの可視化⑥ 使⽤データの選択

Driving scenario designer⑤ データ精度の確認

Lidar Labeler③ GPSデータの可視化（基礎シナリオの構築）⑦ 点群データへのラベリング処理
Driving scenario designer⑧ シナリオ上のシステム要件定義（LiDAR等）

Driving scenario designer⑨ シミュレーション⑩ 評価
Driving scenario designer

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Matlabを活⽤したシミュレーション
BOR_6.シニアカー⾃動運転にて発表
⾃動運転実験のための3Dマップの構築④ 点群データの可視化⑤ データ精度の確認⑥ 使⽤データの選択

シニアカーの⾃動運転実験（合同実験）を実施

 ⾛⾏時にスキャンするリアルタイムのLiDARデータと照合するための3Dマップ構築
 例年︓Autowareで構築 → 今年度︓Matlabでの構築⽅法を検討（シミュレーションへの転⽤⽅法検討のため）

点群データとGPSデータを可視化→ シナリオ構築で再現する実験データの精査が可
能に⑦ 点群データへのラベリング処理⑧ シナリオ上のシステム要件定義⑨ シミュレーション⑩ 評価

マップ構築が可能であることは確認できたGPSデータ等と組み合わせることで、構築したマップ上に経路反映も可能→ シナリオへの転⽤⽤途もあると考える
⼀⽅、精度の向上に難航、シニアカー制御にAutowareを使⽤しているため、互換性にも懸念→ ⾃動運転実験での使⽤は断念

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Thank you very much foryour kind attention

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