2022 Fiscal Year Annual Research Report
Adaptive High-speed Space Sensing and Safe Landing Control System for Aerial Robot Using High-speed Image Processing
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20J22318
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
井倉 幹大 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Keywords | 高速画像処理 / イベントカメラ / スパイキングニューラルネットワーク / 高度道路交通システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
R4年度は，ミュンヘン工科大学(TUM)へ研究留学を行った．この留学の目的は，イベントカメラに関する研究に従事することであった．本申請では，UAVのための空間センシングを目標にしていたが，UAVのように空間を高速に動くロボットにとって，高速にセンシングできることは重要である．また，UAVは空間を自由に移動できることから，移動中に周囲の光環境が大きく変化する可能性がある．これらの問題に対し，イベントカメラは高速かつ環境光変化に頑健なセンサであるため，注目していた．TUMではイベントカメラとスパイキングニューラルネットワークを用いた高度道路交通システムのための車体検出をテーマにした．TUMではProf. Knollの研究室に所属し，その研究室のプロジェクトに参加した．プロジェクトが所有しているシミュレーション環境を用いてイベントカメラからの人工データセットを作成し，スパイキングニューラルネットワークの学習に用いた．またそのシミュレーションは天候も変えることが出来るので，悪天候の場合での学習も行った．評価実験では，イベントカメラを用いることで，従来のネットワークより悪環境にロバストな物体検出を実現できたことを示した．また，スパイキングニューラルネットワークを用いたことで，計算時間とエネルギー効率を向上することが出来た．これらの結果は，UAVが将来的に悪環境中に飛行して障害物を認識する際に，環境光変化に頑健で高効率な物体検出を実現できる指標を示すことが出来た．また，これらの結果を国際会議IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2023に投稿し，無事アクセプトされた．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(1 results)
