2018 Fiscal Year Research-status Report
複数センサと確率的ビジュアルフィードバックの統合による移動ロボットの制御
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18K04046
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
大原 伸介 山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (60550762)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ビジュアルフィードバック制御 / 魚眼カメラ / 隊列制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では画像認識の不確かさを考慮したビジュアルフィードバック制御法の開発を目的にしている。さらにカメラと物理センサを融合させた認識システムを構築して環境にロバストな移動ロボットの制御の実現を目指している。一般的なカメラでは視野が狭く画像認識の範囲が制限されるため、移動ロボットの適用範囲も限定的になる。そこで本研究では魚眼カメラを用いた画像認識とそれに基づいたビジュアルフィードバック制御法を開発した。魚眼カメラは大きな視野角を有しているが得られた画像に歪み生じるため、ビジュアルフィードバック制御に利用するにはこの歪みを考慮する必要がある。本研究では魚眼カメラを搭載した移動ロボットのモデリングを行い、ビジュアルフィードバック制御を構築した。具体的には魚眼カメラから得られた画像特徴量を球面モデルに射影させることで運動学モデルの導出を行った。そして画像ベースド法に基づくビジュアルフィードバック制御を構築し、移動ロボットのマーカ認識による位置制御および人物追従の実験により有効性を検証した。また本研究では魚眼カメラによる移動ロボット群の隊列制御の実現を行った。隊列制御においては様々な隊列を形成するにはロボット間の相対位置・姿勢情報が重要となる。そこで魚眼カメラによるマーカ位置推定法を開発し、移動ロボット2台または移動ロボットとドローンによるリーダ・フォロワー型の隊列制御に適用した。ここではリーダとなる移動ロボットまたはドローンにマーカを搭載させ、フォロワとなるロボットはマーカを認識することで隊列を形成するように制御させた。提案手法の有効性を実験により検証した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
魚眼カメラによる位置推定法による位置の検討や隊列制御実現に時間を要した。またマーカ認識率の統計データを獲得するための多数の実験を要したため。
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| Strategy for Future Research Activity |
魚眼カメラを利用した移動ロボットの制御システムを確率システムとしてモデリングを行い、理論的な検討を行う。さらに実験で得られた統計データを利用して安定性等について検証する。また開発した位置推定法とレーザレンジファンダ等のセンサを融合させていく。
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