自己位置推定技術とロボット技術を活用した建築環境把握システムの開発および実証実験

2023 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21K04376
• Research Institution: Ashikaga University
• Principal Investigator: 仁田 佳宏 足利大学, 工学部, 教授 (10318834)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: UGV / 環境計測 / 温度分布 / MEMSセンサ / SLAM / ロボット / 点群データ

Outline of Annual Research Achievements

本年度は最終年度となることから、これまで得た知見を基に整理を行った様々な問題点や課題点への対応の研修を行いながら、実用性および利便性の高いシステムの確立を目的として、大学内の校舎を対象として、実験を行った。
まず建物屋内を効率良く移動して、計測を行えることを確認する目的で、UGVのナビゲーションアルゴリズムの検証を行った。検証の結果、ARマーカーとLiDARによるナビゲーションアルゴリズムを用いることで、SLAMを用いるよりも、計測箇所の状況に即応した柔軟なUGVのナビゲーションが可能となることを確認している。開発を行い検証したナビゲーションアルゴリズムは、ARマーカーによりUGVに様々な指示を与えることができ、LiDARによる計測結果を用いることで、壁面に沿った直進走行を行える。
次に、建物屋内の現況の把握と温度分布を把握する計測システムの確認を行う目的で、UGVに係留したバルーンによる温度計測と深度カメラによる３次元点群モデルの作成について、検証を行った。バルーンをUGVに係留しUGVにより牽引することで、温度層を拡散することなく、精確に立体的に温度分布を把握できることを確認している。また、複数台の深度カメラを角度を変えて配置することで、効率よく、精緻な建物屋内の３次元点群モデルを作成できることも確認している。
以上の検証結果から、提案システムにより、SLAMを用いずに計測現場の状況に応じたナビゲーションを行うことで、バルーンを牽引したUGVにより、効率よく3次元での温度環境の計測と現況の3次元点群モデルを作成できることを確認した。