2019 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 / パーティクルフィルタ / 全天球カメラ |
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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。本年度は複数モデルを有するパーティクルフィルタによる移動ロボットの人物追跡と全天球カメラによる移動ロボットの位置制御の開発を行った。ロボットによる人物追跡では、カメラからの画像上から人物の足を認識し、パーティクルフィルタのモデル切り替えにより人物の歩行動作の推定を行った。モデルには停止している静的モデルと歩行運動の動的モデルを搭載した複数からなるパーティクルフィルタを構築した。ここでは各パーティクルフィルタの予測値の尤度からモデルの切り替えを行い、人物の足の位置を推定させた。推定した画像情報に基づき、画像ベースド法による移動ロボットの追従制御を実現した。実験の結果、モデル切り替えにより歩行動作、支持脚および遊脚を推定し、移動ロボットによる人物追跡が実現された。また従来法よりパーティクルフィルタのパーティクル数の低減が可能であることを示した。しかしながら実験において、実際の歩行動作と推定した動作が異なる場合があった。これは使用したモデルが単純なものであったためとロボットの動きにより画像のぶれに影響のためと考えられる。つぎに全天球カメラを用いた移動ロボットの位置制御を実現した。全天球カメラは360度の視野を有しているカメラである。全天球カメラの投影モデルを考え、それに基づいたマーカの位置推定法を検討した。マーカにはARマーカと４つの円からなるマーカを用い、位置精度やマーカ認識範囲を検討した。マーカ認識に基づいた移動ロボットの位置制御法を検討した。マーカ認識により位置推定は良好な位置精度を有しており、移動ロボットの位置制御が可能であることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
複数モデルを有するパーティクルフィルタの構築における多数のパラメータの調整や実験に時間を要したため。
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| Strategy for Future Research Activity |
レーザレンジファインダ等のセンサを搭載し、画像情報とセンサ情報に基づくモデルの切り替え法を構築し、移動ロボットの制御に利用する。
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| Causes of Carryover |
最新の研究動向を調査するため、3月にシステム制御に関するセミナーの参加の出張を予定していたが、新型コロナ感染症拡大の影響のためセミナーが中止になった。同セミナーが７月に開催されることになり、その参加費に充てることを計画している。
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