ニューラル表現陰関数を用いた点群データ補完システムの構築と自己位置推定への応用

• Project/Area Number: 24K15124
• 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: Wakayama University
• Principal Investigator: 中村 恭之 和歌山大学, システム工学部, 教授 (50291969)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 点群データ補完 / ニューラル表現陰関数 / 障害物検出 / 自己位置推定

Outline of Research at the Start

LIDARセンサは，自律移動ロボットや自動運転車等の外界センシングシステムにとって欠かせないセンサであるが，センサの解像度不足やオクルージョンの発生によって，取得される点群データは，環境の3次元形状を正確に反映したものとはならない．
そこで，本研究では，LIDARセンサから取得される疎かつ偏在した点群データから，観測された環境が持つ本来の形状を正確に反映するような密かつ一様な点群データを生成する空間計算量の小さなデータ補完手法を開発する．また，このデータ補完手法を自律移動ロボットのための障害物検出や自己位置推定システムに組み込むために必要な手法を開発し，その手法の有効性を検証する．