2022 Fiscal Year Research-status Report
自律移動体の非線形確率モデルの構築と高速高精度自己位置推定法の新展開
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22K12211
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| Research Institution | Chubu University |
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Principal Investigator |
十河 拓也 中部大学, 工学部, 教授 (40273487)
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2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | カルマンフィルタ / センサーフュージョン / 移動ロボット / 自己位置推定 / 環境地図作成 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
移動ロボット，ドローンといった自律移動体を屋内や遮蔽物の多い都市空間，あるいは移動する障害物の多い生活環境へも対応可能にするための鍵となる能力は，様々なセンサ計測値を統合して自己位置・姿勢および環境地図を高精度かつ高速に推定する能力である．自律移動体に特化した確率過程モデルと統計的推論の枠組みを構築して，精度が高くかつ効率的な推定能力を可能にする基盤をつくることを目指して研究を行った．
まず，自律移動体の非線形運動モデルをリー群・リー代数理論によってとらえ，そこに確率変数を持ち込んで確率過程と統計的推論の枠組みを整理した．これにより運動モデルの状態の確率分布推移が"平均"の遷移と確率ベクトルのアフィン変換つまり共分散行列の遷移の 2つだけのパラメータ遷移によって高精度で表現され非線形の運動学モデルの特性を失うことなく従来の線形カルマンフィルタと同等の効率性 をもって確率分布推移が計算できるようになった.
具体例として移動ロボットがランドマークの方位と距離を計測しながら移動する際の自己位置・姿勢を推定するリー群上の拡張カルマンフィルタについて計算機シミュレーションによって推定精度や計算量の評価を行った，その結果，従来の拡張カルマンフィルタに比べて推定精度が優れていることを明らかにした．また，同程度の推定精度が得られるパーティクル数によるパーティクルフィルタと比較した場合，計算量が少なくなることも明らかにした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
自律移動体の非線形運動モデルをリー群・リー代数理論によってとらえ，そこに確率変数を持ち込んで確率過程と統計的推論の枠組みの構築する点についてはおおむね予定通り進捗している．
また，新しい拡張カルマンフィルタによる移動ロボットの自己位置推定の性能評価を計算機シミュレーションによって行うことも予定通り行えている．
実機による検証のため屋内用移動ロボットを導入し，LinuxとROS(Robot Operating System)を搭載して自己位置姿勢推定の性能検証実験に向けた予備実験も部分的に行えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
移動ロボットの自己位置推定問題についてはランドマークの方位・距離を観測する場合に加え，LiDARによる環境の幾何学的観測を行う場合についても有効な拡張カルマンフィルタを開発することを目指して研究を推進していく．
これまで平面上を走行する移動ロボットの自己位置推定についてのみ研究してきたが，理論的アイデアの核であるリー群は3次元空間内の剛体運動についても同様の適用が可能である．したがって，自律飛行体(ドローン)を対象とした自己位置推定についても同様のアプローチで研究をすすめていく．
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| Causes of Carryover |
全国旅行支援事業により学会発表のための国内旅費が予定より安くなった．翌年度の旅費の一部として活用する予定にしている．
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