自動車事故の低減, 環境問題への対応を背景に自動運転システムの開発が進み, 高速道路では実用化が始まろうとしている. 一方, 住宅周辺の自動運転では, 未整備道路である砂利路面の識別, スピード抑制用のハンプ(段差)や, 経年劣化によって生じるポットホール(凹み)の検出が課題となる.
これらを解決するための路面環境の識別手法を提案する. 提案手法では, 平面近似した路面に対して, 舗装路面と砂利路面をLiDARで計測される点群データの反射強度から識別する. またハンプとポットホールを点群データの高さから識別する. 本報告では, 現実環境と仮想環境を用いて識別実験を行った結果について述べる.