バージニア工科大学で開発されたSLAM技術によるマッピング・位置推定例

ZMPは7月17日、標識やGPSの情報に頼らず環境マッピングと位置推定を同時に行うSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技術によるクルマの自律走行の共同研究を、バージニア工科大学工学部機械工学科古川知成教授と開始したと発表した。

自動運転においては、GPSを利用し自車の位置を正確に把握することが一般的だが、都市部などではGPSで正しい位置を計測することが困難なケースもある。SLAM技術は、こうした場合に周囲の環境をセンシングし、自車の位置を推定することができるという。

ただし、SLAM技術は計算時間がかかるため高速走行への対応が困難であることに加え、車両の周囲環境をセンシングするために高性能な3次元センサを使用する必要があり、非常に高価なシステムとなるという課題がある。

古川教授らが開発した、Grid−based Scan−to−Map Matching SLAMは、計算量を抑えるためマップ生成のための計算をグリッドマップ上で実行。これにより、精度を落とすことなく高速にマッピング・位置推定を行うことができ、またグリッド計算の並列化による高速化が目指せることから、自律走行への応用が期待されている。

本共同研究においては、同社の市販プラグインハイブリッド車ベース「RoboCar PHV」に、古川教授らが開発したSLAM技術を適用することにより、自律走行開発のプラットフォーム機能を強化し、より低コストな自律走行の実現を目指す。

両者は本共同研究を推進し、10月15日から東京にて開催される「第20回ITS世界会議東京2013」において発表、デモンストレーションを行う予定。

ZMP・RoboCar PHV