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設計技術シリーズ

自動運転のための
LiDAR技術の原理と活用法

著者: 伊東 敏夫氏(芝浦工業大学)
定価: 4,950円(本体4,500円+税)
判型: A5
ページ数: 146 ページ
ISBN: 978-4-904774-89-2
発売日: 2020/5/25
管理No: 80

【著者紹介】

【目次】

はじめに

1.LiDAR採用への歴史

  1. 1-1 自律移動車への採用
  2. 1-2 自動車への採用と衰退
  3. 1-3 自動運転システムへの採用と復活

2.LiDARの構造

  1. 2-1 レーザとは
  2. 2-2 Time of Flightによる測距
  3. 2-3 スキャニング機構
    1. 2-3-1 ポリゴンミラー型
    2. 2-3-2 チルトミラー型
    3. 2-3-3 ヘッド回転型
    4. 2-3-4 MEMSミラー型
    5. 2-3-5 フラッシュ型
    6. 2-3-6 プリズム型

3.LiDARによる障害物認識

  1. 3-1 ポイントクラウド
  2. 3-2 ポイントクラウドライブラリPCL
    1. 3-2-1 PCLの構成
    2. 3-2-2 PCLの実装
  3. 3-3 ポイントクラウドデータでの物体認識
    1. 3-3-1 ポイントクラウドの照合
    2. 3-3-2 問題の定式化
    3. 3-3-3 照合手順
    4. 3-3-4 ICPアルゴリズム
    5. 3-3-5 最近傍点の反復照合
    6. 3-3-6 終了基準
    7. 3-3-7 照合の検証
    8. 3-3-8 RANSAC
    9. 3-3-9 記述子マッチングによる粗い位置合わせ
    10. 3-3-10 法線の導出
    11. 3-3-11 キーポイントの推定
    12. 3-3-12 特徴記述子
    13. 3-3-13 照合とフィルタリング
  4. 3-4 物体の属性認識
    1. 3-4-1 本書で用いるLiDAR
    2. 3-4-2 SVMによる属性認識

4.LiDARによるSLAM

  1. 4-1 ICPとNDTの比較
  2. 4-2 SLAMの実行
  3. 4-3 SLAMの実施例

5.LiDARの今後

  1. 5-1 ハードウエアの進化
    1. 5-1-1 フェーズドアレイ型
    2. 5-1-2 FMCW方式による測距法
    3. 5-1-3 導波路回折格子型
    4. 5-1-4 多層液晶型
    5. 5-1-5 スローライト型
    6. 5-1-6 レーザ光の波長
  2. 5-2 ソフトウエアの進化
    1. 5-2-1 確率共鳴の応用
    2. 5-2-2 カメラとのフュージョン

おわりに

【参考文献】

  • Rosen, C. A. and Nilsson, N. J. Application Of Intelligent Automata to Reconnaissance, Technical Report. Stanford Research Institute, November 1966.
  • Michael Montemerlo, et al : Junior: The Stanford Entry in the Urban Challenge, Journal of Field Robotics, 2008
  • https://www.forbes.com/sites/singularity/2012/08/15/googles-self-driving-car-passes-300000-miles/#2c57437947f9
  • Ian Goodfellow, Jonathon Shlens and Christian Szegedy : EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES,ICLR, 2015
  • http://www.automotivelidar.com/
  • https://www.baraja.com/
  • http://pointclouds.org/
  • P. J. Besl and N. D. McKay, "A method for registration of 3-D shapes," IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 14, no. 2, pp. 239-256, 1992.
  • Meagher, Donald : Octree Encoding: A New Technique for the Representation, Manipulation and Display of Arbitrary 3-D Objects by Computer, Rensselaer Polytechnic Institute (Technical Report IPL-TR-80-111) , 1980
  • Bentley, J. L. : K-d Trees for Semidynamic Point Sets, SCG '90: Proc. 6th Annual Symposium on Computational Geometry, pp.187-197, 1990
  • M. A. Fischler and R. C. Bolles : Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography, Commun. ACM, vol. 24, no. 6, pp. 381-395, 1981
  • C. Harris and M. Stephens : A combined corner and edge detection, in Proc. 4th Alvey Vision Conf. pp. 147-151, 1988
  • Y. Zhong, "Intrinsic shape signatures: A shape descriptor for 3D object recognition, in Proc. ICCV Workshop 3D Representation Recognition, pp. 689-696, 2009
  • B. Steder, R. Rusu, K. Konolige, and W. Burgard : NARF: 3D range image features for object recognition, in Proc. IROS Workshop Defining Solving Realistic Perception Problems Personal Robotics, 2010
  • A. Johnson and M. Hebert : Using spin images for efficient object recognition in cluttered 3D scenes, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 21, no. 5, pp. 433-449, 1999
  • R. B. Rusu, N. Blodow, and M. Beetz : Fast point feature histograms for 3D registration, in Proc. IEEE Int. Conf. Robotics Automation, pp. 1848-1853, 2009
  • A. Frome, D. Huber, R. Kolluri, T. Bülow, and J. Malik : Recognizing objects in range data using regional point descriptors, in Proc. European Conf. Computer Vision, pp. 224-237, 2004
  • F. Tombari, S. Salti, and L. Di Stefano : Unique signatures of histograms for local surface description, in Proc. European Conf. Computer Vision, pp. 356-369, 2010
  • Velodyne VLP16 ユーザーズマニュアル
  • Biber, Peter, and Wolfgang Straßer : The normal distributions transform: A new approach to laser scan matching, Intelligent Robots and Systems, 2003. (IROS 2003) . Proceedings. 2003 IEEE/RSJ International Conference on. Vol. 3. IEEE, 2003.
  • Jie Sun, Erman Timurdogan, Ami Yaacobi, Ehsan Shah Hosseini & Michael R. Watts : Large-scale nanophotonic phased array, Nature volume 493, pp. 195-199, 2013
  • https://www.jst.go.jp/kisoken/accel/research_project/ongoing/h28_03.html
  • 田中航二: 確率共鳴の基礎的概念とその応用, 大阪商業大学論集 5(1), 379-391, 2009-05
  • 鹿濱順弘,中山雄一郎,伊東敏夫:確率共鳴を用いたLiDARによる物体認識に関する研究, 自動車技術会2018年春季大会学術講演会 講演予稿集pp.1-5,2018-05
  • http://www.open3d.org/

【口コミ】

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