車載レーザスキャナを用いた距離データマップの構築と高精度自車位置推定

摘要

We propose a method for accurate vehicle localization, which detects a vehicle's location and traveling lane by matching between a pre-constructed Range Data Map and laser scanner data sequences measured while the vehicle runs. The Range Data Map consists of an absolute position on the road, range data and confidence at the position. In order to improve the accuracy of vehicle localization, Dynamic Time Warping (DTW) is used to align multiple range data sequences. Experiments using data sequences collected while a vehicle ran on the same route with multiple traffic lanes were conducted. The results demonstrated the effectiveness of vehicle localization and traveling lane classification by the proposed method.%本報告では，事前に構築した距離データマップと走行中の自車が測定した距離データを対応付けることで，高精度に自車位置推定を行う手法を提案する．ここでいう距離データとは，4ラインレーザスキャナにより測定された車両前方の奥行き方向の距離分布である．我々が考案した距離データマップとは絶対位置座標とその位置における車両走行方向の距離データ及び距離データの信頼性を対応付けたマップである．自車位置推定精度向上をねらい，距離データ系列どうしをDPマッチングで対応付ける．複数の車線がある道路の同一区間を走行しながらGPSと同期して測定されたデータ系列を用いて，実験を行った．実験の結果から距離データ系列間の対応付けにより高精度な位置推定と走行車線分類が可能となることを確認した．