@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225562,
 author = {岡部, 太貴 and 山田, 峻也 and 渡辺, 陽介 and 高田, 広章},
 issue = {55},
 month = {Mar},
 note = {近年，より安全で効率的な交通社会の実現に向けて，自動運転システムの研究が進んでいる．自動運転システムの開発における重要な要素のひとつに，環境認識がある．周辺環境認識を行う際に広く用いられるセンサはカメラと LiDAR が主流であるが，これらのセンサを坂道などの角度変化のある場所での障害物検出に用いる際にはいくつか問題がある．我々の研究グループでは，坂道に設置した LiDAR による障害物検知を目的として高精度地図データを組合せる手法の開発を行ってきた．高精度地図データに含まれる路面領域の座標や傾斜角等の情報により，空間内での坂道領域の判別精度が改善できた．しかし，高精度地図データにもわずかながら誤差が含まれており，それが小型の障害物に対しての見逃しの要因となりうることがわかってきた．そこで本研究では，高精度地図データと重回帰分析による補正を用いて，角度変化のある場所で得られる点群データにフィルタリングを行い，路面照射点等の点群を取り除き，障害物点群のみを取り出す手法を提案している．},
 title = {高精度地図データと重回帰分析を組み合わせた坂道の点群データのフィルタリング手法},
 year = {2023}
}