2017 Fiscal Year Research-status Report
The realization of next-generation SLAM technique with incremental adaptation to changing domains: cross-domain map learning
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17K00361
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| Research Institution | University of Fukui |
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Principal Investigator |
田中 完爾 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (30325899)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 移動ロボット / ドメイン適応 / 変化検出 / 地図 / SLAM / 自己位置推定 / データマイニング / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、ドメイン適応と変化検出の各システムのプロトタイプを開発することを目的とし、具体的に、（１）～（３）の研究開発を行った。
（１）３次元点群地図を用いたスケーラブルな変化検出システムの開発を行った。提案システムの特色は、既存システムと比べて、スケールの大きな地図を対象とした変化検出を可能とする点にある。そのために、大規模な記憶地図に有効な、新しい点群レジストレーションの方法を開発した。この方法は、アラインメント、フィルタ、点群符号化、索引、検索の各処理部分からなる。挑戦的な問題設定である、季節をまたぐクロスシーズン変化検出タスクにおいて、有効性を実験的に検証した。
（２）長期ナビゲーションのためのクロスドメイン場所認識システムを開発した。畳込みニューラルネットワークとアンサンブル学習の融合により、ドメイン変化に頑健な場所認識手法を開発した。前年度に開発した場所分割法を利用することで、場所クラスの数が発散することを抑えながら、効率よく場所クラスを学習認識する手法を開発した。
（３）場所特有変化分類タスクを研究した。自動運転ビークルが変化検出を行うためには、場所特有の変化分類器を訓練する必要がある。ビークルの作業空間を場所へ分割する方法として、様々なものが考えられる。そこで本研究では、場所特有変化分類器の性能を最大化するための場所分割問題に取り組んだ。プロトタイプシステムを開発し、公開データセットを用いた検証実験を行った。
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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
当初の目標であった、ドメイン適応と変化検出のプロトタイプシステムを開発し、性能検証することができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、前年度に開発したプロトタイプシステムを改善するとともに、これらを既存SLAMシステムのモジュールとして用いて、SLAMシステムを完成し、実証実験を行ってゆく。
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| Causes of Carryover |
国際会議での発表件数・雑誌への投稿件数が、予定していたよりも少なく、次年度以降に増えることが予想されることが、次年度使用額が生じた理由である。
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