お知らせ 研究会の開催と会場に参加される皆様へのお願い(2020年10月開催~)
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2021-01-21 13:20
路車協調による高速道路合流支援のための車両位置推定手法
山田峻也渡辺陽介名大)・徳井竜也NTTデータMSE)・佐藤健哉同志社大)・高田広章名大SeMI2020-51
抄録 (和) 高速道路合流部での合流支援には,本線車両の正確な位置と速度の情報が必要となる.これらを,車載センサや合流部手前の路側に設置した車両検知器より取得する方法が提案されているが,それぞれの方法には精度やコストにおいて一長一短がある.本研究では車両と車両検知器の協調による車両位置推定手法を提案する.具体的には,ダイナミックマップ上の車両情報に基づく位置推定結果と車両検知器情報に基づく位置推定結果をデータ統合し,それぞれのセンサ情報の利点をいかした位置推定手法を提案する.高速道路合流部付近走行時に得られたデータを利用してシミュレーションし,汎用目的の車載センサでも精度よく位置推定できることを確認した. 
(英) Accurate vehicle position and velocity information are necessary in managing merging at a highway junction, but existing sensors have both advantages and disadvantages. Roadside vehicle detectors are very accurate, but only available at fixed points. By contrast, in-vehicle sensors can be used anywhere except in tunnels, but are less accurate. In this paper, we propose a vehicle position estimation method that combines roadside vehicle detector information and in-vehicle sensor information registered in Dynamic Map. We perform the evaluation using a dataset created based on the actual vehicle information in the simulations. The simulation experiment results show that our method can more accurately estimate the vehicle positions compared to that using data from either sensor alone.
キーワード (和) データ統合 / 路車協調 / ダイナミックマップ / 車載センサ / 路側センサ / ITS / /  
(英) Data Fusion / Vehicle-to-Infrastructure Communication / Dynamic Map / In-Vehicle Sensor / Roadside Sensor / ITS / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 315, SeMI2020-51, pp. 45-50, 2021年1月.
資料番号 SeMI2020-51 
発行日 2021-01-13 (SeMI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SeMI2020-51

研究会情報
研究会 SeMI  
開催期間 2021-01-20 - 2021-01-21 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) センシング,モビリティ,モバイル・ユビキタスコンピューティング,センサ・アドホック・モバイルネットワーク,アプリケーション,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SeMI 
会議コード 2021-01-SeMI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 路車協調による高速道路合流支援のための車両位置推定手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Vehicle Position Estimation Method for Highway Merging Support Using Vehicle-to-Infrastructure Communications 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) データ統合 / Data Fusion  
キーワード(2)(和/英) 路車協調 / Vehicle-to-Infrastructure Communication  
キーワード(3)(和/英) ダイナミックマップ / Dynamic Map  
キーワード(4)(和/英) 車載センサ / In-Vehicle Sensor  
キーワード(5)(和/英) 路側センサ / Roadside Sensor  
キーワード(6)(和/英) ITS / ITS  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 峻也 / Shunya Yamada / ヤマダ シュンヤ
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡辺 陽介 / Yousuke Watanabe / ワタナベ ヨウスケ
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 徳井 竜也 / Tatsuya Tokui / トクイ タツヤ
第3著者 所属(和/英) 株式会社NTTデータMSE (略称: NTTデータMSE)
NTT DATA MSE Corporation (略称: NTT DATA MSE)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 健哉 / Kenya Sato / サトウ ケンヤ
第4著者 所属(和/英) 同志社大学 (略称: 同志社大)
Doshisha University (略称: Doshisha Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 高田 広章 / Hiroaki Takada / タカダ ヒロアキ
第5著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2021-01-21 13:20:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SeMI 
資料番号 IEICE-SeMI2020-51 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.315 
ページ範囲 pp.45-50 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SeMI-2021-01-13 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会