拡張カルマンフィルタを用いた車線追従制御の検討
2003
受賞論文賞
受賞理由本授賞候補論文はITSの中でも今後の発展が期待されている車載カメラによる道路形状認識及び車両状態量推定に関する基礎的な研究である。従来から多く研究開発されている静止画像による車両状態量推定では推定精度、耐ノイズ性が低く実用性に問題を抱えていた。毛利氏らは静止画像から得られる道路形状の空間的情報だけでなく、その時間的変化を確率過程として扱い、更にハンドル操作と車両状態量の関係を確定的なモデルで定義して拡張カルマンフィルターを適用できる構成とした結果、ロバスト性の高い道路形状認識と車両状態量推定を可能とする理論を確立し、実車実験でも検証した。新しい画像処理方式として道路形状や車両状態量を推定する拡張カルマンフィルターに車両の動特性を加味する手法を提案しており、本論文の手法による車両状態量推定と車両制御の統合化の可能性は今後の運転支援装置開発でシステム効率を高めるのに大きく貢献できる研究内容である。以上により、本論文は論文賞に十分相応しいと認められる。
関連文献自動車技術会論文集Vol.33, No.3, 2002
受賞者毛利 宏(日産自動車株式会社)
白土 良太(日産自動車株式会社)
古性 裕之(日産自動車株式会社)
永井 正夫(東京農工大学)

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