ZMPは、標識やGPS情報に頼らず環境マッピングと位置推定を同時に行うSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術を用いた自動運転の実験を実施した。
同社は、バージニア工科大学・シドニー工科大学とコラボレーションを行い、SLAM技術の自動運転への適用を進めてきた。今回の実験では、トヨタプリウスベースのロボットカー「RoboCar HV」の両側面に装着したレーザレンジセンサの情報から、SLAM技術により自車位置を推定し自動運転を行った。
自動運転においては、GPSを利用し自車位置を把握することが一般的だが、都市部やトンネル、山間部などではGPSで正しい位置を計測することが難しい場合がある。このような場合に、周囲の環境をセンシングし、自車位置を推定する技術として、SLAM技術があるが、一般的に、SLAMは計算時間がかかるため高速走行への適用が難しいといわれている。
バージニア工科大学古川教授らが開発した、Grid-based Scan-to-Map Matching SLAMは、計算量を抑えるためマップ生成のための計算をグリッドマップ上で実施。これにより、精度を落とすことなく高速にマッピング・位置推定ができるほか、グリッド計算の並列化によるさらなる高速化が目指せることから、自律走行への応用が期待されている。
今回ZMPは、実験で使用した自動運転車開発プラットフォーム車両「RoboCar HV」と実験映像を、5月21日からパシフィコ横浜で開催される「人とくるまのテクノロジー展2014」で紹介する。
