仮想空間における自動運転支援のための移動物体追跡

摘要

近年，自動車の自動運転化に関する研究·開発が進められ，国の支援のもと公道での実証実験も行わ れている.一方で，実空間におけるデータの取得·解析を含めた実験には，少なからずの制約を伴う.本研究では， 自動運転支援を目的とし，自動車運転環境を構築した仮想空間内において，ミ一ンシフトトラッキング，ベイジァ ンフィルタの2種類の移動物体追跡手法を実装し，各手法の性能評価を行った.結果として，直線上を走行する自 動車では，カルマンフィルタを用いた場合，環境条件を変化させたすべての映像で安定して追跡が可能であること が分かった.また，垂直方向に走行させた場合，ミーンシフトトラッキングとパーティクルフィルタについては， 関心領域内の自動車の領域比が徐々に小さくなり，最後まで追跡が困難になるため，正確な追跡に不向きであるこ とが示唆された.