2008 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 | University of Fukui |
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Principal Investigator |
田中 完爾 University of Fukui, 大学院・工学研究科, 准教授 (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 |
移動ロボットが安全・効率的なナビゲーションを行うためには周辺のランドマーク地図を生成するとともにこの地図上で自己位置を推定することが重要となる。特に未知環境においては地図と自己位置を同時並行に推定する必要があり、この推定問題をSLAM問題と呼ぶ。本研究では、特にRFIDセンサ等の低精度センサを対象とし、SLAM問題の研究開発を行った。得られた成果を以下に示す。(1)RFIDセンサ特有のセンサモデルを複数実装し性能比較を行い新しい有効なセンサモデルを開発した(論文準備中)。当初、標準的な距離方位モデルに基づくセンサモデルを試作した。しかし、低精度RFIDセンサの場合、大きなモデル化誤差が生じた。これを踏まえ、センサデータ対の整合性を判定し、信頼性の高い観測量を取得する方法を開発した。この方法は有効であった。(2)一般の低精度センサに有効な、新しい状態推定手法(LSHパーティクルフィルタ手法)を開発した。この成果は、ロボット分野の主要な国際会議icra2008にて発表した(論文準備中)。(3)複数の小規模地図を位置合せするのに有効な高速・軽快なマップマッチング方法を開発した(国際会議icra2009にて発表予定)。低精度センサのように、個々の小規模地図の信頼性が低い場合においても、本方法を用いて、多数の小規模地図を高速に位置合せすることで、信頼性の高い大規模地図を生成することが期待できる。(4)低精度センサの複雑な雑音分布を近似する新しいセンサモデルを考案した。このセンサモデルをRFIDセンサに適用し標準的なグラフィカルSLAM手法を用いて地図生成システムを構築し有効性を検証した(国際会議icpr2008にて発表)。
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