https://govrephub.com/contractors/%E5%AD%A6%E6%A0%A1%E6%B3%95%E4%BA%BA%E4%B8%AD%E9%83%A8%E5%A4%A7%E5%AD%A6/Recent content in 学校法人中部大学 on Government Report HubHugojaSun, 08 Jun 2025 00:00:00 +0000https://govrephub.com/reports/01k11p49r5qmckgjf7w0rhd5xy/Sun, 08 Jun 2025 00:00:00 +0000https://govrephub.com/reports/01k11p49r5qmckgjf7w0rhd5xy/<p>この報告は、無人自動運転等のCASE対応に向けた実証・支援事業における自動運転技術（レベル３、４）に必要な認識技術等の研究について書かれた報告書である。本事業は、金沢大学と中部大学が連携して実施し、自動運転システムの安全性評価環境の構築を目指している。研究は主に三つのテーマに分かれており、死角を伴う環境下における安全性評価指標の検討、歩行者・自転車が存在する交差点における安全性評価指標の検討、仮想環境を活用した効率的なADシステムの安全性評価手法の確立である。死角を伴う環境における研究では、マルチセンサを用いた認識モデルの構築を行い、高分解能ミリ波レーダを導入して200メートル以内で90%の認識率達成を目指した。深層学習を用いたLiDARとカメラのセンサフュージョンによる物体認識モデルでは、雨天時における100メートル遠方の対向車に対して90%の検出精度達成を目標とした。交差点における安全性評価では、CI環境を用いた自動評価システムを構築し、認識機能と判断機能を分けた2段階評価手法を開発した。歩行者・自転車の認識においては、遮蔽率や天候条件、歩行者の身長・服色などが認識性能に与える影響を詳細に調査し、距離20メートル以内で遮蔽率80%以下の場合に良好な性能を確認した。仮想環境を活用した評価手法では、実証データからのコンクリートシナリオ自動生成機能、ドライビングシミュレータを用いた危険シナリオ生成機能を開発した。緊急車両認識モデルの構築では、サイレン音認識と警光灯点滅認識アルゴリズムを開発し、100メートル以内のサイレン音を80%以上で認識可能とした。これらの研究成果により、自動運転システムの安全性を網羅的かつ効率的に評価する環境が構築され、将来の自動運転サービス実現に向けた基盤技術が確立された。</p>