AVP向けクラウド型駐車場地図生成技術の開発
Development of Cloud-Based Parking Map Generation Technology for Automated Valet Parking
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20266064
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.105-26
- 掲載ページ
- 1-2(Total 2 p)
- 発行年月
- 2026年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2026年秋季大会
書誌事項
| 著者 | 1) 坂野 盛彦, 2) 酒井 貴大, 3) 小笠原 佳伸, 4) 豊田 英弘 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Morihiko Sakano, 2) Takahiro Sakai, 3) Yoshinobu Ogasawara, 4) Hidehiro Toyoda |
| 勤務先 | 1) 日立製作所, 2) 日立製作所, 3) Astemo, 4) Astemo |
| 勤務先（英） | 1) Hitachi, 2) Hitachi, 3) Astemo, 4) Astemo |
| 抄録 | Automated Valet Parking（AVP）向けに，クラウド型駐車場地図生成および高速自己位置推定技術を提案する．深層学習特徴とハンドクラフト特徴を併用するデュアルディスクリプタ地図により，高精度地図生成とリアルタイム自己位置推定を両立した．さらに地図の分割・統合生成により，大規模駐車場における実用性を実証した． |
| 抄録（英） | This paper presents a cloud-based parking map generation and high-speed localization technology for Automated Valet Parking (AVP). A dual-descriptor map is introduced, which combines deep learning-based features for high-precision map construction with handcrafted features for real-time localization on edge devices. In addition, a divide-and-conquer map generation approach is proposed to significantly reduce processing time for large-scale parking environments. Experimental results using real-world data demonstrate that the proposed system achieves sub-meter localization accuracy with processing times suitable for real-time AVP applications, confirming its practical applicability. 翻訳 |
