| Project/Area Number |
20K04394
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Utsunomiya University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 警備 / 動作計画 / 異常検出 / ロボティクス / ロボット / 異常検知 / 自律移動 |
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| Outline of Research at the Start |
身の回りで起こり得る事件・事故・災害等に対して，警備は極めて重要な業種である．しかしながら，警備業界は慢性的な人材不足に陥っている．この社会問題を，警備ロボットシステムの実現によって解決する．そして，警備業務をロボットで代替することが本研究の目的である．そこで本研究では，ロボットがしかるべき場所に動きその様子をカメラで見る，自律移動と異常検知に関する技術開発に取り組む．さらに，広範囲の警備を想定し，警備タスクを複数台のロボットで手分けする技術開発にも取り組む．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we focused on motion planning for patrolling robots. By applying CNN to the motion planner, a robot was enabled avoid obstacles. For the patrolling robots, it is also important to detect changes in an environment. Therefore, we proposed a background subtraction method based on color-difference edge images that uses both local and global template matching depending on the amount of variation. We further proposed a territorial approach for assigning multiple tasks to multiple patrolling robots. These results can be applicable to actual patrolling robots in the future.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
学術的な意義として，ロボットは，動く・動かない障害物の種類に応じた回避動作を計画しながら自律的に移動することが可能となる．また，基準画像とは異なる位置で撮影された入力画像に対しても，テンプレートマッチングの枠組みで異常を検出することが可能となる．
社会的な意義としては，本学のロボット技術実証施設を通じて，開発した技術を実用化の観点から評価する．技術開発と実証実験を繰り返すことで，警備ロボットシステムが実現レベルに達する．また，本研究における各課題は，案内・搬送・清掃等にも該当するため，研究成果は，これらサービスロボットへ波及するものと期待できる．
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