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2018年8月 7日 (火)

車載LiDAR(7)

 自動運転技術の最大重要事項は自己位置推定である。GoogleHDL64Eで行った自己位置推定が現在の自動運転のデファクトスタンダードとなった。

 それは、自律移動分野で自己位置推定をSLAMで行う流れに乗ったものである。すなわち、LiDARによる予め製作したポイントクラウドによる環境地図上を、NDTスキャンマッチングで自己位置を計算する手法である。

 レーザビーム1本で得られる距離情報はポイントと呼ばれ、レーザから送射されたビームの先端部の空間座標情報を持つ。高さ方向に64本あるレーザビームが360°回転するため、車両天井のレーザを中心とした全周囲にポイント群が生成され、これをポイントクラウドという。車両の車速センサによる移動量(オドメトリー)により、車両が走行した経路のポイントクラウドが得られ、2回目に走行するときはNDTNormal Distributions Transform)でスキャンマッチングを行い、現在位置を計算する。スキャンマッチングとはデータ同士のデータ照合のことであり、SLAMでは環境地図データに現在位置データを照合して現在位置を照合する。

 スキャンマッチングの代表的な手法はICP(Iterative Closest Point)である。NDTICPより簡略した手法なものの、十分な精度が得られたのである。

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