2007 Fiscal Year Annual Research Report
移動ロボットによる低精度センサを用いた大規模地図生成
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19700192
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
田中 完爾 Kyushu University, 大学院・工学研究院, 助教 (30325899)
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| Keywords | アルゴリズム / 画像、文章、音声等認識 / 情報システム / 知能ロボティクス / モデル化 |
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| Research Abstract |
本研究の主題は,移動ロボットのSLAM(自己位置と地図の同時推定)技術を拡張し,その応用可能性を低コスト・実用的な低精度センサ(RFIDセンサ等)にまで広げることを目的として,リアルタイム性に優れるSLAM手法と頑健性に優れる最適化(SGD)手法の開発および両者の融合を行うことにある.
2007年度(初年度)は以下の研究開発を実施した.
1 RFIDセンサの開発. RFIDソリューションEXPO(2007/5/16-5/18東京)に参加し最新のRFID技術に関する情報収集を行った. RFIDセンサを選定・購入し,ハードウェア・ソフトウエアを整備し,電波強度調節の仕組みを導入し,様々な精度域で使用可能なRFIDセンサを開発した.
2 センサモデルの開発.九州大学伊都キャンパスの大広間において,RFIDセンサの計測実験を行い,計測距離など観測特性を調べ,センサモデル(条件付確率密度)を構築した.予想通り,モデルと実際の乖離が大きく,自己位置推定実験(標準的なMCLアルゴリズム使用)において,大きな推定誤差が生じた(SICE九州支部にて報告).
3 オンライン学習手法の開発.2の結果から,完全なセンサモデルを事前に構築することが困難だと判断し,オンラインで獲得可能なセンサモデルを新規に開発した.このセンサモデルおよび地図最適化(SGD)手法を実装し両者を融合したところ,従来手法と比べて,規模拡張性・頑健性の面で大幅な改善がみられた(国際会議に投稿中).
4 オンライン地図作成手法の開発.低コストな地図作成・地図検索を特徴とするパーティクルフィルタ手法を開発した(国際会議ICRA2008にて発表予定).
以上により,SLAM手法と最適化手法の両方の地図作成手法を整備できた.2008年度に両手法の融合を予定している.
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