« 自動運転のためのセンサシステム入門(65) | トップページ | 自動運転のためのセンサシステム入門(67) »

2019年6月 5日 (水)

自動運転のためのセンサシステム入門(66)

 免疫ネットワークよる分散診断モデルは、各ユニットを車載外観センサとみなすと、センサ情報間の関係を理解する連想的処理過程といえる。すなわち、免疫ネットワークモデルが連合型センサフュージョンの一例とみなすことができるのである。

 そこで、LiDARとカメラで得られる情報を、次の3つのモジュールとして定義するところから始める。
(1)画像処理による車両認識モジュール
(2)画像処理による走行車線認識モジュール
(3)LiDARによる距離計測モジュール

 モジュールとして定義したのは、センサで得られる情報の関係という点を考慮したためである。モジュールとしたことによって、センサ間の関係よりも同次元でモジュール間の関係を表現することができ、モデル化しやすくなる。

 これら三つのモジュールを使って、連想的処理過程で得られる走行環境認識の一例として、「先行車両を判定するように振る舞う」ネットワークを考えよう。各モジュールは状態変数として、信用度R1、R2、R3持つ。R1は車両認識モジュールM1の画像処理によって得た車両候補が、「車両として信用されている」度合いを、R3は距離計測モジュールM3のLiDARによって得た距離データが、「車両からのものであると信用されている」度合いを示す。車線認識モジュールM2は車両を検知することはできないが、他モジュールからの問い合わせに対して車線の位置関係の判定はできる。したがって、R2は車線認識モジュールM2で認識した車線が、「前方車両と同一車線である」と信用されている度合いであるとする。前回掲載した微分方程式のダイナミクスの定義においてユニットUiを上記のモジュールMiとする。

|

« 自動運転のためのセンサシステム入門(65) | トップページ | 自動運転のためのセンサシステム入門(67) »

コメント

コメントを書く



(ウェブ上には掲載しません)




« 自動運転のためのセンサシステム入門(65) | トップページ | 自動運転のためのセンサシステム入門(67) »