一般的に、LIDARを用いた歩行者検出では多数の特徴量が利用される。しかし、SVMなどを用いた識別機の構築では、利用する特徴量や特徴算出におけるパラメータは手動で決定する必要がある。そこで、統計学習手法であるReal AdaBoostを利用した識別器の構築による特徴量やパラメータの自動決定を行った。