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ハイテク舗装マーカーが、厳しい条件下や遠隔地での自律走行をサポート(High-tech pavement markers support autonomous driving in tough conditions, remote areas)

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2023-06-20 オークリッジ国立研究所(ORNL)

ハイテク舗装マーカーが、厳しい条件下や遠隔地での自律走行をサポート(High-tech pavement markers support autonomous driving in tough conditions, remote areas)ORNL researchers have enabled standard raised pavement markers to transmit GPS information that helps autonomous driving features function better in remote areas or in bad weather. Credit: Carlos Jones/ORNL, U.S. Dept. of Energy

◆自動運転電気自動車の信頼性向上に向けて、米国のオークリッジ国立研究所とウェスタンミシガン大学の研究者が道路インフラに組み込まれたセンサーと処理装置を活用する取り組みを行っています。これにより、車両のカメラやLiDARが信頼性を欠く状況でも、道路形状に関する情報を車に送信することが可能となります。

◆この技術は、運転環境に関するより正確な情報を提供し、電気自動車のバッテリー消費を節約し、走行距離を延ばすことができます。この取り組みは、自動運転車だけでなく、現在の車線支援などの自動運転機能にも応用可能です。また、この技術は道路の一時的な車線変更や工事区間の閉鎖を知らせることもできます。

◆研究者たちは、この技術の実証実験を計画しており、州や都市の交通機関などの関係者と協力して、インフラへの技術の導入を推進しています。

<関連情報>

車線検出用チップ式レイズドペイブメントマーカーの開発と評価 Development and Evaluation of Chip-Enabled Raised Pavement Markers for Lane Line Detection

Sachin Sharma,Ali Riza Ekti,Johan F. Rojas,Nicolas E. Brown,David Pesin,Chieh Ross Wang,Shean Huff,Tim J. LaClair,Zachary D. Asher,Richard T. Meyer

IEEE Sensors  Date of Conference: 30 October 2022 – 02 November 2022

DOI:https://doi.org/10.1109/SENSORS52175.2022.9967036

Abstract

Increased energy consumption from autonomous vehicle (AV) sensors and computational load as well as upfront costs of sensors are barriers to broad AV adoption. For high quality and reliable perception of the driving environment, incoming data from multiple sensors need to be fused together using advanced computational algorithms, which requires a high compute load. As an alternative, infrastructure-based sensors can be designed to facilitate perception and sensing by supporting vehicle-to-infrastructure (V2I) information exchange. This work presents the initial development and evaluation of a novel energy efficient infrastructure-based sensor. The sensor, a chip-enabled raised pavement marker (CERPM), is capable of wireless communications to exchange environment information with AVs. As a test case, the developed CERPM is applied in real-world driving to perform lane line and drivable region detection for an AV. It is shown that CERPMs can be utilized to effectively detect the lane line and drivable region, which can improve perception while reducing the compute load.

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