| Project/Area Number |
22K12207
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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 61050:Intelligent robotics-related
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
田窪 朋仁 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (80397695)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | GPS / 移動ロボット / 自己位置推定 / 地図生成 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、屋内から屋外へ移動するロボットに搭載された複数のセンサ情報が、環境の変化により信頼度が複雑に変化する状況において、環境の変化に頑健な自己位置推定を行う技術を開発することを目的とする。この問題を解決するために、2D/3D-LiDARで取得される点群やカメラの画像，複数GPSの計測点などの情報から生成されるベクトル情報を複数のトポロジカルな情報として最適化する問題として取り扱い、機械学習によりモデル化する手法を開発する。また、学習されたモデルから出力される位置情報がGIS(Geographic Information System)に基づく統一的に取り扱いが行えるシステムを開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、複数センサから計測される情報の信頼度を導出し、センサ毎の信頼度を考慮した位置推定手法を開発することを目的としている。これまで3D-Lidarの3次元点群から復元される3次元環境の特長をパーシステントホモロジーにより抽出し、GNSSの位置計測の誤差が発生した状況を判定する手法を開発してきた。この手法では、パーシステントホモロジーの計算に時間がかかるため、改善手法として３次元復元された点群位置の重なりの割合を指標としたGNSSの計測信頼性判定手法を開発し、パーシステントホモロジーによる判定手法との比較実験を行った。新規に開発した手法では、RTK-GNSS計測位置から3次元復元を行った点群情報とRTK-GNSS計測の信頼性を判定したい位置で計測したLidarの点群情報との一致度を算出することでMissFixを判定する。屋外実験で取得したデータを利用した検証では、RTK測位のMissFixを判定するときに従来用いられているRatio値による判定よりも精度よく判定することができることを示した。また、提案するパーシステントホモロジーを用いる手法と新しく提案した点群の重なりを判定する手法を比較した結果、判定に用いる閾値や特定の場所では新しい手法の判定精度が優れている場面があった。要求される計算量も少ない利点もあり、パラメータ調整や距離に応じた点群の評価の重みを調整することでパーシステントホモロジーと同等の性能になることが期待できる。今後は、リアルタイムでRTK-GNSSの信頼度を判定するシステムの開発を行い、センサフュージョンによるロバストな位置検出が行えることを示す実験を行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
前年度に作成したプログラムのミスが見つかり、プログラムの再構成に時間がかかっていた。また、大学内での実験で調整したパラメータが、学外の実証実験環境においては良い結果が出ないことが判明し、パラメータ調整での対応が可能かどうかの検討と、未知環境にも適応可能な手法の検討をしている。さらに、再構築したアルゴリズムの検証、および、プログラム検証に時間がかかっている。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度となるため、パーシステントホモロジーと新たに提案したLidarの点群の重なりの情報を利用したRTK-GNSSの信頼性のパラメータを用いた自己位置推定を行うアルゴリズムの開発を行い、学外の実証実験環境にて提案手法の有効性を示す。
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