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廊下環境における自律移動ロボットの簡略化地図を用いた自己位置・姿勢算出法

Research Project

Project/Area Number 11750220
Research Category

Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Research Field Intelligent mechanics/Mechanical systems
Research InstitutionToyohashi University of Technology

Principal Investigator

北川 秀夫  豊橋技術科学大学, 工学部, 助教授 (80224955)

Project Period (FY) 1999 – 2000
Project Status Completed (Fiscal Year 2000)
Budget Amount *help
¥200,000 (Direct Cost: ¥200,000)
Fiscal Year 2000: ¥200,000 (Direct Cost: ¥200,000)
Keywordsロボット / 自律移動ロボット / 廊下環境 / 環境認識 / 自己位置認識 / 画像処理 / 無限遠点 / 幅木
Research Abstract

建物内の廊下環境を自律移動するロボットにとって,廊下環境内での自己の位置及び姿勢を検出する機能は必要不可欠である.本研究では,車輪式移動ロボットにビデオカメラを搭載し,廊下の幅木を検出して高速に廊下画像から自己位置・姿勢を検出する方法を開発した.幅木とは,壁の床との境界部分に設置されている板で,ほぼ全ての建物に存在し,さらに壁や床の部分とのコントラストが強いため,その境界線の検出が容易である.
本方式の特徴としては,フィルタ処理等の時間のかかる計算が不要である点,及び画面中に一定の傾き角度を持つ幅木を利用しているため,廊下中の障害物(設置物,通行人等)の影響を受けにくい点が上げられる.
ドア等の注目点からの長手方向の距離を算出し,地図と照らし合わせた後,環境における自己位置・姿勢を求めた.さらに,障害物(設置物.通行人等)が存在する状態で,本システムの有効性を確認した.以下に確認した項目を示す.
1 画像中の注目点(ドア等)を全て抽出し,ロボットの現在位置からの相対地図を作成した.
2 ロボットを廊下に対して斜めに設置した状態で,予め作成しておいた環境地図とのマッチングを行うことにより,自己位置及び姿勢の算出を行った.
3 前項の結果を利用して,長手方向だけでなく,任意の経路でのロボットの移動を可能にした.
4 廊下中に障害物(設置物,通行人等)が存在する状態で同様の実験を行い,本システムが有効であることを確認した.

Report

(2 results)
  • 2000 Annual Research Report
  • 1999 Annual Research Report

URL: 

Published: 2000-04-01   Modified: 2016-04-21  

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