2016 Fiscal Year Research-status Report
最適な多次元センサ融合で実現する超高精度移動体追尾
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16K16093
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
佐保 賢志 立命館大学, 理工学部, 助教 (00732900)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 移動体追跡 / ドップラーレーダ / 加速度センサ / 超音波センサ / センサ融合 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成28年度は、位置・速度・加速度の多次元センサ融合システムについて、比較的容易に構築できる移動ロボット追跡システムを想定した基礎的な検討を行った。具体的には、同システムへの適用を想定した追尾フィルタを提案するとともに、その理論特性を解明した。さらに、実験系を構成し、提案手法の実用性と有効性を示した。主要な成果は以下の3点である。
１．加速度観測を考慮した追尾用カルマンフィルタについて、定常状態の追尾誤差とフィルタのパラメータ（駆動雑音、フィルタ係数）の関係を解析的に明らかにし、これに基づく高精度な追尾フィルタを提案した。
２．上記1で得られた成果について、その妥当性を移動ロボットを用いた実験により検討した。超音波レーダ、マイクロドップラーレーダ、そして加速度センサからなる計測システムを構成し、これらにより得られる多次元パラメータの最適融合のためのフィルタ係数を提案法により実装した。その結果、提案した追尾フィルタ並びにその設計法が、従来の設計法と比較して、精度と設計容易性の双方において優れていることを示した。
３．パルスドップラーレーダへの応用を想定し、距離と視線速度の同時計測を仮定した高精度な歩行者追尾手法を開発した。提案手法はH∞制御理論に基づき、従来のカルマンフィルタベースの手法と比較して、モデル化誤差の許容範囲が大きい適応的な追尾フィルタ係数設定を行う。提案手法と従来のカルマンフィルタを比較し、提案手法が優れた観測誤差抑圧特性を示すことを理論的に示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
実施計画と比較すると、ステレオカメラによる計測システムの構築が遅れているものの、それ以外の理論検討や実験システム構築、並びにそれらの妥当性検証は順調に進展している。特にH∞制御理論に基づく多次元センサ融合追尾フィルタの構成を実現した点、及び単に性能解析だけでなく有効な設計方法を年度内に提案できた点は、当初は予期していなかった期待を大きく上回る成果である。以上より、総合的には上記区分の進捗状況であると判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初予定していたレーダとステレオカメラの融合システムの実装が遅れているため、まずはこのシステムの構築を目指す。また、提案設計手法において、より有効であると考えられるパラメータ設計のための性能指標が考えられる。こういった性能指標が導出・計算可能かも含めて検討する。また、平成28年度は簡易な移動ロボットで検討したが、今後はより複雑な構成の移動ロボットや車両、さらには歩行者を仮定した実験検討を行う。得られた実験データに基づき、理論解析に取り入れるべき要因を抽出することで、さらに有効な追尾手法・システムの構築を行っていく。
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[Book] Digital Signal Processing (DSP): fundamentals, techniques and applications2016
Author(s)
Juan Zhang, Michael J. Corinthios, Shuqun Zhang, Davis Montenegro, Javier Gonzalez, Weidong Chen, Kenshi Saho, Xiaowei Yang, Warsame H. Ali, Emmanuel S. Kolawole, Ivan S. Uroukov
Total Pages
189(57-78)
Publisher
Nova Science Publishers
