| 講演名 | 2020-03-05 車載ミリ波レーダのLSTMを用いた車外物体識別 中村 崇志(慶大), 豊田 健太郎(A*STAR, SIMTech, Singapore), 大槻 知明(慶大), |
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| 抄録(和) | 交通事故防止のために，歩行者を検知して車両を制御するシステムが注目されている．歩行者検知には，カメラを用いた方法や，レーダを用いた方法が存在するが，レーダを用いた方法は，夜間や悪天候といった，画像から周囲の状況を得ることが困難な状況や，遠距離の物体に対する測定において優れる．レーダを用いた歩行者検知では，自動車の前方を動く物体にレーダを照射し，受信レーダ情報から算出した特徴量を，時間方向に平均と分散を算出し，それを用いて識別する方法が提案されている．また，受信レーダ情報を深層学習に入力して，車外の物体を識別する方法が提案されているが，静止物体の識別のみを評価しており，動いている物体に対しては評価していない．本研究では，LSTM (Long Short Term Memory) を用いて，レーダ情報から得た特徴量の時系列から，車外の静止物体・移動物体を識別する手法を提案する．物体から反射した複数のレーダ波に対し，物体の速度，距離，レーダ波の強度といった情報の統計量を特徴量として算出し，これらを時間方向にLSTMに入力して，識別する．実験では，実際の道路状況を想定し，横断する歩行者，自転車を制御対象物として，それ以外の物体と識別する実験を行い，特徴量の時間方向の平均と分散を用いる従来法と識別性能を比較した．実験の結果，提案法が約0.98のTrue Positive Rateとなり，従来法の0.92から改善することを確認した．また，従来法と提案法の計算時間を比較評価した． |
| 抄録(英) | Identifying objects is in great demand for avoiding road accidents. Radar-based method is superior to camera-based one in terms of lighting and weather resistance. In the conventional method, the time-domain mean and variance of features of radar information is extracted. On the other hand, deep-learning-based method that uses received radar information for inputting is proposed. However, this method only classifies static road objects. In this report, we propose a time-series-based on-road object identification using LSTM (Long Short Term Memory). We extract features from a received radar information, and then time-series of successive features are used as the inputs for LSTM. In the experiments, we evaluated the classification performance of objects between the proposed method and conventional one. The measured objects consider road crossing or rushing out in a practical urban environment. As a result, it is shown that our method outperforms the conventional one by a 0.98 True Positive Rate. Additionally, we evaluated the computational time and compared the result of the proposed method with those of conventional one. |
| キーワード(和) | ミリ波レーダ / 物体識別 / 車載システム / 歩行者識別 |
| キーワード(英) | millimeter-wave radar / object identification / automotive system / pedestrian detection |
| 資料番号 | RCS2019-349 |
| 発行日 | 2020-02-26 (RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / SR / SRW |
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| 開催期間 | 2020/3/4(から3日開催) |
| 開催地（和） | 東京工業大学 |
| 開催地（英） | Tokyo Institute of Technology |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 委員長氏名（和） | 大槻 知明(慶大) / 有吉 正行(NEC) / 田野 哲(岡山大) |
| 委員長氏名（英） | Tomoaki Otsuki(Keio Univ.) / Masayuki Ariyoshi(NEC) / Satoshi Denno(Okayama Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 須山 聡(NTTドコモ) / 前原 文明(早大) / 西村 寿彦(北大) / 亀田 卓(東北大) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 水谷 圭一(京大) |
| 副委員長氏名（英） | Satoshi Suyama(NTT DoCoMo) / Fumiaki Maehara(Waseda Univ.) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Suguru Kameda(Tohoku Univ.) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Keiichi Mizutani(Kyoto Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石原 浩一(NTT) / 牟田 修(九大) / 矢野 一人(ATR) / 石橋 功至(電通大) / 成枝 秀介(三重大) / 斎藤 健太郎(東工大) / 野田 華子(アンリツ) |
| 幹事氏名（英） | Koichi Ishihara(NTT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) / Kazuto Yano(ATR) / Koji Ishibashi(Univ. of Electro-Comm.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Kentaro Saito(Tokyo Inst. of Tech.) / Hanako Noda(Anritsu) |
| 幹事補佐氏名（和） | 村岡 一志(NEC) / 衣斐 信介(同志社大) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) / 太田 真衣(福岡大) / 大山 哲平(富士通研) / 小林 健太郎(名大) / 布施 匡章(アンリツ) / 村上 友規(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazushi Muraoka(NEC) / Shinsuke Ibi(Doshisha Univ.) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Teppei Oyama(Fujitsu Lab.) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) / Masaaki Fuse(Anritsu) / Tomoki Murakami(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Short Range Wireless Communications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 車載ミリ波レーダのLSTMを用いた車外物体識別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Object identification with millimeter-wave radar using LSTM |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミリ波レーダ / millimeter-wave radar |
| キーワード(2)（和/英） | 物体識別 / object identification |
| キーワード(3)（和/英） | 車載システム / automotive system |
| キーワード(4)（和/英） | 歩行者識別 / pedestrian detection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中村 崇志 / Takashi Nakamura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 豊田 健太郎 / Kentaroh Toyoda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | A*STAR, SIMTech, Singapore(略称：A*STAR, SIMTech, Singapore) A*STAR, SIMTech, Singapore(略称：A*STAR, SIMTech, Singapore) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-03-05 |
| 資料番号 | RCS2019-349 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | RCS-448 |
| ページ範囲 | pp.153-158(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-26 (RCS) |