| Project/Area Number |
20K21802
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
Yamashita Atsushi 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (30334957)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
淺間 一 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50184156)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2022-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
|
| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
|
|---|
| Keywords | SLAM / 地図生成 / 自己位置推定 / 透明物体 / ガラス |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究では，透明物体が存在する環境において，レーザレンジファインダ（LRF）を搭載した移動ロボットによって自己位置推定と環境地図生成を同時に行う新規なSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）手法を構築することを目的とする．
非透明物体はどの方向から見ても同じように見えるが，透明物体は特定の方向から照射した光線のみを強く反射する．この物理的性質を考慮して，LRFを用いて透明物体を検出可能な新規なセンシング手法を構築する．更に，提案した手法により環境地図を高精度に生成し，その結果を用いてロボットの自己位置推定を行う新規SLAM手法を構築する．
|
| Outline of Final Research Achievements |
This study proposes a new Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) method in environment with glass. Accurate localization and mapping are essential for mobile robots. Using laser rangefinders (LRFs), current state-of-the-art indoor SLAM can provide accurate real-time localization and mapping in most environments. An exemption are those where glass is predominant, as LRFs can not properly detect glass due to glass' transparency and reflectiveness. With such buildings becoming more common, this has become an important issue to address. Failure to detect glass causes two problems for SLAM: incorrectly mapping glass as open space; and, lower localization accuracy due to mismatches between measured and expected range data. This study proposes a glass confidence map that correctly maps glass as occupied, as well as the probability of an object to be glass/non-glass.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ロボット分野において透明物体存在環境におけるSLAMは未解決問題である．一般的な環境では窓ガラスや自動ドアなどの透明物体が存在しており，従来のSLAM技術では地図生成や自己位置推定に失敗することが問題であった．本研究でこの問題に正面から取り組むことによって，移動ロボットの活用範囲を大幅に拡大させることが可能となった．また本研究は，障害物と移動ロボットの位置という幾何学的な情報と，障害物の表面の反射特性という物理的な特性の両者を，汎用LRFのみを用いてリアルタイムにセンシングするという斬新な枠組みを新規に提案するものであり，学術的な新規性と理論的な発展が大きい．
|
