@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00202371,
 author = {二宮, 芳樹},
 book = {マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2019論文集},
 month = {Jun},
 note = {自動運転は実用化に向けて着実な課題解決を進めるフェーズとなり，レベル３の機能を持つオーナーカーの製品化やモビリティサービスの試行的なサービスインも開始されている．これまで自動運転の中心的な機能である認知・判断・操作を実現する自動運転知能のオープンソースソフトウェアAutowareを構築し，自動運転の研究開発の活性化つながることができた．自動運転機能の実現には自動運転知能と併せて必須になるものがある．一つはディジタルインフラと呼ばれる運転に必要なデータベースである．道路構造に関するものは高精度地図とも呼ばれ，自動運転の必須の要素となっている．これらは予めその場所を走行したデータから予め抽出した知識を集積したものと考えられる．もう一つは，自動運転のトレーニング，評価さらに検証に必要なツール群である．これらも多くの走行データに対してトレーニングや評価に必要なデータや知識を抽出することによって生成される．走行データからは実交通シーンを再現する評価用シミュレータの構築にも利用される．以上から自動運転の実現に必要なディジタルインフラやツールの構築には実際の交通状況での走行データが極めて重要であることが分かる．本稿ではAutoware向きに構築している走行データベースやそれによるディジタルインフラや，トレーニング・評価ツールの構築状況について紹介する．},
 pages = {703--712},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {自動運転ロジックの開発・評価をどうするか ～学習・評価用走行データベースの構築～},
 volume = {2019},
 year = {2019}
}