Realization of Graph Neural SLAM, a next-generation SLAM technology based on knowledge-intensive maps

Research Project

Project/Area Number	23K11270
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
Research Institution	University of Fukui
Principal Investigator	田中完爾福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (30325899)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	SLAM / graph neural network / knowledge distillation / deep learning
Outline of Research at the Start	SLAM技術の進展により、移動ロボットが大規模な作業環境の精密地図を生成することが可能になってきた。その一方で、大規模地図の利用に係る計算コストが増大し、新たな課題となっている。本研究は、精密地図の知識を、軽量地図へ集約する、新しい精密・軽量なSLAM技術を実現することを目的とする。具体的に、申請者が研究開発を行ってきたグラフ深層構造に基づく新しい情景モデル「グラフニューラル地図」を利活用する。