Auto Calibration of Camera and LiDAR attached to Micro Mobility

交通事故削減に向けた安全走行や利便性向上のため,モ ビリティの運転自動化や先進ドライバアシスタントシステ ム(ADAS)の研究開発が進んでいる.自動運転システムで は,人が運転するのと同様に認知・判断・操作の3機能が 必要となる.認知機能は自動運転車両の周囲状況を認知し, 判断機能は周囲状況から自動運転車両の移動経路を判断 し,操作機能は経路に沿って移動するように自動運転車両 を操作する.周囲状況の誤認識が多いと,その後の判断・ 操作にも誤りが生じるため,認知機能には高精度な状況把 握が求められる. 認知機能の高精度化に向け,カメラやLiDAR,レーダ, ソナーなど各種センサを自動運転車両に複数搭載し,複数 センサのセンシング情報を統合して,周囲状況を認知する センサフュージョンの研究開発が盛んである1)~4). センサフュージョンでは,複数センサのセンシング情報 を統合するが,この統合処理に複数センサ同士の相対位置 を使用する.この相対位置の算出精度が低いと複数センサ で計測した同一対象物の位置に相違が生じるためにセンシ ング情報の統合が困難となる.一例として自動運転車両か ら2 m程度先にある縁石など幅10 cm程度の小さな対象物 を統合するには複数センサによる位置の相違が5 cm以下で あることが望ましい.複数センサの相対位置は自動運転車 両の個体差によってばらつきが生じる.また自動運転車両 運用時の経年変化や他物体との接触によっても相対位置が 変化する.このため,自動運転車両に搭載した複数センサ 同士の相対位置を自動的に算出して校正する自動キャリブ レーションが必要となる. 本稿では自動運転車両として小型モビリティ使用時のカ メラとLiDARの計測データから算出した各センサの移動情 報を用いて,自動的に複数センサ同士の相対位置を算出可 能な自動キャリブレーション手法を開発した.小型モビリ ティ5)とは自動車よりコンパクトで小回りが利き,環境性 能に優れ,地域の手軽な足となる1人から2人乗り程度の 屋内外が走行可能な車両を表す.従来の自動キャリブレー ション手法6)~9)の算出精度はキャリブレーションに用いる 計測データに多く影響を受ける. このためにカメラとLiDARとの回転量の差分値からカメ ラ移動情報の算出精度が低い計測データを除外することで キャリブレーションに用いる計測データを選定した.また 計測データの選定に加えてカメラ撮影画像とLiDAR計測点 群との対応関係を用いた反復計算により,相対位置の算出 精度が向上することを確認した.