いろは坂の地形を視覚だけで走る――Fullseye のカメラと LiDAR で 3.4 km 完走

国土地理院の標高データから作った山岳地形のつづら折りを、Fullseye のカメラと LiDAR だけで走らせた記録です。全長 3,403 m を車線内 100 %、車線中央からのずれ中央値 0.083 m で走り切りました。CARLA の自動運転と地図は走行に使わず、地図は採点だけに使っています。 画面の見方 主画面: 認識した黄線と白線、目標線、注視点、LiDAR で検出した物体の箱 左下: 車が認識した路面 / 右上: 俯瞰 / 右下: 追走カメラ 使ったもの 車線: 行方向トップハット、色、線の両脇が舗装かの判定、路面への逆投影 物体: LiDAR の地面除去、ユークリッドクラスタ 操舵と速度: 純追跡、カーブの速度上限、PI 制御 限界 検出箱の位置合わせは粗く、対向車で短くブレーキが入る場面があります。車線以外の認識は走行に最小限しか使っていません。道路の線形は自作で、実際のいろは坂の経路や一方通行の運用とは異なります。 チャプタ 00:00 導入 00:05 走行開始 01:33 対向車を検出 03:06 大型トラックとすれ違い 07:40 結果とクレジット データの出典 標高: 地理院タイル(標高タイル(基盤地図情報数値標高モデル))を加工して作成(出典: 国土地理院 maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html) シミュレータ: CARLA(コード MIT、アセット CC-BY)、Unreal Engine 5 映像内の車両モデルは CARLA 同梱のもので、各社とは無関係です。 — Fullseye について — Fullseye は、光学・センサの物理シミュレーションと古典画像処理を 3,600 超の演算子(op)として持ち、MCP/RAG で AI に渡して検証可能なパイプラインを組む、オープンソース(Apache-2.0)の開発基盤です。 ▶ この展示を触って動かす: https://furuse-kazufumi.github.io/ful... ▶ ViEW2026 の展示一覧: https://furuse-kazufumi.github.io/ful... ▶ Fullseye とは(読み物): https://furuse-kazufumi.github.io/ful... ▶ ソースコード: https://github.com/furuse-kazufumi/fu... ▶ インストール: pip install fullseye ▶ 使った op: carla_intrinsics, road_row_distance, pure_pursuit_curvature, curve_speed_limit, remove_ground, euclidean_clusters, ttc_from_range