2025年12月3日～12月4日にビーコンプラザ（別府国際コンベンションセンター）にて開催された「電子情報通信学会 高度交通システム（ITS）研究会」に本研究室より、帆井 健悟さん（修士1年）、中嶋 晃大さん（函館工業高等専門学校1年）が参加し、研究発表を行いました。
中嶋さんは2025年夏に当研究室のインターンシップに参加しました。本学会発表はその研究成果になります。
◆ 中嶋 晃大, 帆井 健悟, 齊藤 成輝, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲, 加太 宏明, 香月 理絵, 柏村 聡 : 自動運転シミュレータCARLAにおける自動運転アルゴリズム挙動分析のための可視化基盤の実装
自動運転の挙動検証に広く利用される自動運転シミュレータCARLAでは，走行映像・物理データ・アルゴリズム内部ログがそれぞれ独立に管理されるため，因果関係を一貫して追跡するには追加的なツール設計が必要となる．
本研究では，複数の時系列データを同期・統合し，自動運転アルゴリズムの挙動を分析可能とする可視化基盤を実装した．
実装した可視化基盤を複数のケーススタディに適用した結果，アルゴリズムの判断過程から実際の挙動に至るまでのプロセスを明示的に可視化できることを確認し，その有効性を示した．
◆ 帆井健悟, 斎藤成輝, 中嶋晃大, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 加太宏明, 香月理絵, 柏村聡 : ステレオカメラを用いた加速度予測モデルのCARLAシミュレータによるオープンループ評価
End-to-End（E2E）型自動運転モデルは，高精度な制御を可能とする一方で，高コストな計算資源を必要とすることが実用への課題となっている．
筆者らはこれまで，画像取得と測距を同時に行えることによりモデルの簡素化の可能性があるステレオカメラに着目し，このセンサを用いたE2E加速度予測モデルを構築してきた．
本研究では，先行研究で用いた同一アーキテクチャを用い，自動運転シミュレータCARLAで生成した走行データを用いて学習・推論を行った．
将来的に多様な条件のデータを効率的に生成・評価できるシミュレーション環境でデータを収集，モデルを学習させ，オープンループ評価により模倣性能を検証した．
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