作業に対する情報の重要度に基づいた画像からの環境情報抽出手法の研究
| Project/Area Number |
17700213
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Research Field |
Perception information processing/Intelligent robotics
|
|---|
| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
道木 加絵 Aichi Institute of Technology, 工学部, 准教授 (00350942)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2005 – 2007
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2007)
|
| Budget Amount *help |
¥3,500,000 (Direct Cost: ¥3,500,000)
Fiscal Year 2007: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
Fiscal Year 2005: ¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
|
|---|
| Keywords | 環境情報抽出 / 自己位置推定 / 自律移動ロボット / 遺伝的アルゴリズム / 正規化相関係数 / 画像テンプレート |
|---|
| Research Abstract |
本研究は、行動計画に利用できる計算量の変化を考慮に入れた画像からの環境情報抽出方法を確立することを目指し、作業に対する情報の重要度を基に必要な計算量を変化させることが可能な画像からの環境情報抽出手法を構築することが目的である。
今年度は、異なる解像度から環境情報を抽出する方法論の具体的な適用例として昨年度構築した環境中の移動ロボットの各位置を推定するための環境情報を抽出するシステムを用い、実環境の位置推定を行う環境情報を抽出した。そして、抽出した環境情報を用いて実環境における自己位置推定システムを構築し、自己位置推定実験を行った。自己位置推定システムでは、抽出した各位置を示す環境情報と入力画像をマッチングすることでロボットの現在位置を推定する。画像マッチングの指標として、本システムでは正規化相関係数を用いている。
実験では、移動ロボットの走行速度の変更に応じて画像の解像度を変更した自己位置推定実験を行った。結果として、画像の解像度の変更に頑健な自己位置推定が可能であることが示された。また、環境中の認識位置から移動ロボットの位置をずらした場合の自己位置推定実験を行った。結果として、位置ずれに頑健な自己位置推定が実現可能であることが確認された。これらの研究成果を国際会議1件ならびに国内会議3件で発表した。また、電気学会に論文を1件投稿し、掲載決定となった。
|
Report
(3 results)
Research Products
(7 results)
