Deep Learning
口頭発表
視線情報を利用した一貫学習ベースによる自動運転制御の高精度化
- Author
- 森啓介, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2020
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一貫学習方式の自動運転制御手法は，車載カメラ画像をCNNへ入力して車両制御値を直接推定する．入力画像には運転制御に関係する前方車両や歩行者などの情報だけでなく，道路外の建物などの運転制御に関係のない情報が含まれており，運転制御モデルの学習を困難にしている．そこで本研究では，自動運転制御に必要な情報を抽出するために，人の視線情報を運転制御に応用する．提案手法では，人の視線情報を直接入力するのではなく，VGGをベースとした視線推定モデルを利用して画像上の重要な領域を予測する．そして，視線推定モデルから獲得した視線情報を運転モデルの中間特徴に追加することで，自動運転制御に必要となる重要な領域を考慮した制御値推定が可能となる．CARLAシミュレータを用いた評価実験において，提案手法は，視線情報を用いない場合と比べて運転精度が向上することを確認した．