『自動車の走行環境認識識技術とその応用』【ゼットエムピー】

2013年4月8日

ZMPパブリッシングから新刊
『自動車の走行環境認識識技術とその応用』

㈱ゼットエムピー（東京都文京区、代表取締役社長：谷口恒）は、新刊『車両の走行環境認識識技術とその応用』（著者：豊田工業大学特任教授スマートビークル研究センター長三田誠一他）を5月30日、刊行いたします。

高齢化が進む日本社会において、死亡事故に占める割合の過半数が60歳以上の高齢者で、事故原因の3割は安全不確認です。その根本的解消のためには、インフラの改善とともに、外部環境のセンシング技術を基盤とした高度安全運転支援システムの装備が急務となっています。

本書は、豊田工業大学シカゴ校（TTI at Chicago）で研究された可変形状モデルを基本にして昼夜の車両や歩行者検出に拡張した結果や、ステレオ画像を用いたさまざまな状況における道路面の検出手法、また、これらを基にし、走行経路上の最狭部分を確率的に抽出し、障害物間の距離が最も広い部分を通過できる新規経路計画手法やそれを用いた自律走行実験などについて、体系的・網羅的に解説した一冊となっています。

価格（税別）は一般 9,500円、アカデミック 7,600円です。

ZMPパブリッシング　http://www.zmp.co.jp/book/

6．自律走行車両の位置決めへの認識技術の応用
1．基本事項
2．車両運動センサおよび座標系
3．車両センサに基づく情報処理
4．位置決め手法の提案
5．複数の観測を用いるパーティクルフィルタ
6．自律走行アーキテクチャ
7．実験および結果

「まえがき」より

21世紀に入り、自動車の知能化技術が急速に進んでいる。本書は、このような流れの中で、著者たちが6年間にわたり、主に車両走行環境の認識について研究してきた内容をまとめたものである。特に、車両や歩行者などの検出については、シカゴ大学および豊田工業大学シカゴ校（Toyota Technological Institute at Chicago）において開発された可変形状モデル（Deformable part model）について述べる。これは、ヨーロッパの画像処理コミュニティーが主催するPASCAL Challengeおいて2008年以来1位となっているものである。この可変形状モデルを基本に、追跡機能付加や夜間の車両検出への拡張について述べる。道路や白線の検出は、未だ重要な研究課題であり、特に、様々な環境要因により検出対象の特性が劣化している場合に有効な手法について述べている。また、LIDAR（レーザレンジファインダ）による検出や画像との融合手法についても述べる。さらに、これらの検出結果に基づいた最狭部を含む場合の走行経路計画や自動運転への応用について言及する。これらは、いずれも理論と実データによる検証を繰り返し行ってきたものである。本書の内容が、これから始まる自動運転を含む先進安全運転支援システムの高度化の一助になれば幸いである。