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はじめに End-to-End自動運転開発チーム (以降E2Eチーム) の塩塚です。本記事では、画像認識結果とベク... はじめに End-to-End自動運転開発チーム (以降E2Eチーム) の塩塚です。本記事では、画像認識結果とベクターマップをマッチングすることで自己位置推定を行う手法について紹介します。 アイディアとしては 高架下などGNSSが不安定な場所では自己位置がズレる。 その結果、本来は適切に車線中央を走行しているのに、自己位置上は白線の上を走行しているような状態になる。 車両にとりつけられたカメラの画像を見れば車線中央を走行していることは明らかなので、その情報を使って自己位置を修正する。 といった感じです。 結果はこちらです。以下の場面ではGNSSによる自己位置が車線一本分もずれていますが、それを補正できています。 左上(補正前)と右上(補正後)の画像を見ると、画像認識結果(赤)とベクターマップ(青)が合うように自己位置が補正されていることが分かります。 左下はマッチングの様子です。(パッと目