構造物への特徴形状付加による1次元LiDARセンサを用いた構造物同定精度の向上の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TER24007,LD24007

グループ名: 【D】産業応用部門 交通・電気鉄道/【D】産業応用部門 リニアドライブ合同研究会

発行日: 2024/01/22

タイトル(英語): Proposal of Cubic Codes for Improving Accuracy of Structure Identification Using Single-Dimensional LiDAR Sensor

著者名: 長井 健介(東京大学),大西 亘(東京大学),古関 隆章(東京大学)

著者名(英語): Kensuke Nagai(The University of Tokyo),Wataru Ohnishi(The University of Tokyo),Takafumi Koseki(The University of Tokyo)

キーワード: 列車位置検知|センサフュージョン|ＬｉＤＡＲセンサ|点群マッチング|構造物同定|特徴形状付加|train localization|sensor fusion|LiDAR sensor|scan matching|structure identification|addition of cubic codes

要約(日本語): 鉄道における列車位置検知は, 列車の衝突回避のために必要不可欠な技術である。筆者らは1次元LiDARセンサを使用した, 列車周囲の構造物同定に基づく列車位置検知手法を従前より提案している。この手法において, 類似構造物の判別が課題となっており, 本論文ではその解決策として構造物への特徴的な構造付加を提案する。提案法の実現可能性を, シミュレーションと1/10スケールでの実験によって検証する。

要約(英語): We have previously proposed a train localization method based on the identification of structures around the train using a 1D LiDAR sensor. In this method, discrimination of similar structures is a problem, and this paper proposes a solution by adding characteristic parts to the structures. The feasibility of the proposed method is verified by simulations and experiments.

本誌: 2024年1月25日-2024年1月26日交通・電気鉄道/リニアドライブ合同研究会-1

本誌掲載ページ: 23-28 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,466 Kバイト