Vision algorithm for lane detection
Control System for Steering
Input
43
PreScan （ TASS International)
– 3D driving environment modeling
– is used to test various driving conditions
Provides:
–
各種センサーや、自動車のモデル
Multiple Camera
、Rader
Simple Dynamics Model
–
ビル、道路などの環境モデル–
天候、照度、道路のコンディションの変化自動運転･ ADAS システムの開発
システムレベルシミュレーション
オープンな
MATLAB/Simulink
環境に、サードパーティー製品を接続可能
-
閉ループシミュレーション-
様々な条件下のシミュレーションを容易に実現システム検証事例２
制御 複合的な要素を含む 閉ループシミュレーション
ブレーキ
/
ハンドル アクセルカメラ センサー
レーダー
レーザー
ソナー
外界環境
白線, 標識
天候
障害物/ 歩行者 車両ダイナミクス
物体検出
/
認識 Computer vision
Machine learning
行動・経路 の決定
距離
/
速度 推定 Phased Array
RF
判断
センサー フュージョン
デモ
45
外界環境シミュレーションと組み合わせた
アクティブセーフティー システムシミュレーション
画 像 処 理
コンピュータビジョン コントローラ
PreScan （TASS International) 上で、外界の画像を生成
外界環境シミュレーションと組み合わせた 閉ループシステムシミュレーション
画 像 処 理
コンピュータビジョン コントローラ
47
– 単一のセンサーの弱点を補完
– センサーフュージョン：複数のセンサー情報を用い、
精度の向上
更にステレオカメラや、レンジの異なるレーダー等
レーダー 項目 カメラ画像
正確 距離 不正確
直接測定可能 速度、レンジレート 画像から推定
不得意 角度分解能 比較的良好
不得意 物体の判別 可能
システム検証事例３： センサーフュージョン
- センサーフュージョンシステムの目的
システム検証事例３：センサーフュージョン
制御
ブレーキ
/
ハンドル アクセルカメラ センサー
レーダー
レーザー
ソナー
外界環境
白線, 標識
天候
障害物/ 歩行者 車両ダイナミクス
物体検出
/
認識 Computer vision
Machine learning
行動・経路 の決定
距離
/
速度 推定 Phased Array
RF
判断
センサー フュージョン
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コーナー進入時の、自車線前方車両
CIPV (Critical In-Path Vehicle)
検出システム検証事例３：
センサーフュージョンシステム
With Sensor Fusion
by Yaw rate
デモ
Simulink モデル
入力：画像・車位置情 報（リファレンス用）
[PreScanで生成]
レーダーモジュール . レーダーのモデリング . 検出
. トラッキング
センサーフュージョン . データ相互の関連付け . データフュージョン, TTC . 同一車線車両の認識
可視化
カメラモジュール . 白線検出
. 車両検出 . トラッキング
それぞれのブロックに対し、
アルゴリズム等の切替え
51
シミュレーション結果
ヨーレートによる 進行方向 検出した車線
ヨーレートを基にした 検出した車線を基にした 前方車両
前方車両
ピンク： カメラの視野 紫： レーダーの範囲
* : Vision Target o : Radar Target x : Fusion Target
衝突回避の例 (Closed Loop Simulation)
制御
ブレーキ
/
ハンドル アクセルカメラ センサー
レーダー
レーザー
ソナー
外界環境
白線, 標識
天候
障害物/ 歩行者 車両ダイナミクス
物体検出
/
認識 Computer vision
Machine learning
行動・経路 の決定
距離
/
速度 推定 Phased Array
RF
判断
センサー フュージョン
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