@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00238961,
 author = {安江, 優一郎 and 渡辺, 陽介 and 山田, 峻也 and 高田, 広章},
 issue = {14},
 month = {Sep},
 note = {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．},
 title = {高精度道路地図に基づく分散KVS上での点群管理手法},
 year = {2024}
}