高精度道路地図に基づく分散KVS上での点群管理手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-09-04
• タイトル: 高精度道路地図に基づく分散KVS上での点群管理手法
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 3A
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 現在，名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 現在，名古屋大学未来社会創造機構
• 著者所属: 現在，名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 現在，名古屋大学大学院情報学研究科／現在，名古屋大学未来社会創造機構
• 著者名: 安江, 優一郎; 渡辺, 陽介; 山田, 峻也; 高田, 広章
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 高齢化による運転手の不足の解消や，交通の安全性向上等の理由から，自動運転車の技術への期待が高まっている．自動運転車は走行計画を立案し，周辺環境を正確に認識する必要がある．走行計画立案では，レーン（車線）レベルで識別可能で交通情報が反映された高精度道路地図が使用される．また，周辺環境の認識では，車載されたセンサによる自己位置推定を行う．正確な自己位置推定の手法の1つとして，3 次元の点の集合である点群が活用される．自己位置推定用に事前に測量された点群と，運転時にセンサから得る点群を照合し，高精度な自己位置推定をする．一方で，前者の点群はサイズが大きく，車載が困難な欠点がある．そのため，本研究では自己位置推定に必要な点群を車外からダウンロードできるようクラウドを用いた点群検索システムを構築し，複数の自動車に点群を共有することを提案する．車両走行経路から自己位置推定に必要な点群を検索するために，DB での点群管理手法について検討する．また，膨大なサイズの点群を複数台のマシンで分散管理するために，分散キーバリューストアである ScyllaDB を用いた検索手法について評価し考察する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112482
• 書誌情報: 研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2024-DBS-179, 号 14, p. 1-6, 発行日 2024-09-04
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-871X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会