2012 Fiscal Year Research-status Report
移動ロボット向けソフトコンピューティングライブラリの開発
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24500288
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Konan University |
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Principal Investigator |
田中 雅博 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (70163574)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和田 昌浩 甲南大学, 知能情報学部, 准教授 (80330405)
梅谷 智弘 甲南大学, 知能情報学部, 准教授 (10397630)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 移動ロボット / ソフトコンピューティング / RTミドルウェア |
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| Research Abstract |
平成24年度は、初期位置推定、自己位置推定、路面検知、GPS、エンターテイメント、遠隔操作、パンチルト雲台によるカメラ視点制御、ファジィ制御による対象追跡、3次元位置合わせのシミュレーションなどを実施した。
初期値推定は、DEを用いて行った。自己位置推定は、センサからの信号を画像にし、パーティクルと環境マップからなる推定環境とのマッチングを画像レベルで行う手法を採用した。この方法だと、近年盛んに使われている画像処理ライブラリであるOpenCVが使えるので、多くの技術者にとって親和性が高いアルゴリズムとなる。ただし、まだ良い計算成果が得られていない。路面検知はデプスセンサを用いたアルゴリズムを開発し、非常に良い結果が得られている。姿勢推定アルゴリズムを内在しているため、ロボットが動く際にセンサががたついても、路面上の障害物や穴など、高低差があるものをリアルタイムに検出できる。このシステムは、移動ロボットのみならず、視覚障がい者の歩行やシニアカーなどに装着する安全装置にも使える。GPSは、我々が使っているものの精度を調べた。遠隔操作は、ネットワーク越しに画像を送り、それを見て遠隔操作する限界を確認できた。カメラ視点制御は、移動時に前後に揺れる特性のあるSegwayRMP特有の問題を解決しようとするものである。ファジィ制御による対象追跡は画像から得られる重心位置を用いて、どれくらいの変化が得られているかを言語値で表現しようとした。
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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
本課題は、移動ロボットの様々な問題点をカバーしながら、全体としてインテリジェントな動作を実現しなければならないため、課題は多岐にわたる。初年度は、センサーから信号を取り出し、それを有用な信号に変換するという「低次の処理」に力点を置いてきたので、まだソフトコンピューティング技術を駆使するところまで行っていないが、初年度の目標である、いくつかのセンサからの信号を処理してコンポーネント化する部分については、かなり進んだ。また、特に、路面検知の問題において、センサの姿勢推定を、最適化の視点からと、推定理論の視点から、それぞれ、ニュートン法と、拡張カルマンフィルタによりロバストな処理と組み合わせて実現した点は、非常に大きな成果となった。この方法は特許申請も行っており、移動ロボットのみならず、夜間のシニアカーや自転車など、人にとって有用なシステムで実装される可能性がある、ユニークなものとなった。
RTコンポーネント化するという研究の目的については、我々が作ったコンポーネントをどれだけ汎用化させるかという検討がまだ十分に出来ていないということや、特許申請した内容を、ソースレベルで公開すべきなのかどうか、といった点など、権利の意味でも難しい問題を含んでいるため、公開はまだできていない。今後、公開してもよいと考える内容のコンポーネントから、順次、田中のホームページ上で公開を行う予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度、十分に成果の得られなかった、自己位置推定について、早急に推進していきたい。我々の自己位置推定では、レーザーレンジスキャナを用いる。その際に、環境地図にあった、所与の環境物体から反射したレーザーなのか、それとも、臨時的に人や駐車中の車などの移動物体があって、それに反射した信号なのか、といったことを、検出信号から推定して物を区別することができるというのが特徴である。そのために、混合確率密度関数モデルを用いている。今後は、それをしっかりと活かした計算モデルとプログラムを作っていくことが必須と考えている。路面検知問題では、まだ少しタイムラグがあって、大きな姿勢変化があるときに誤検知が起こることがあるので、それを克服するアルゴリズムを開発する。また、ロボットの制御そのものにおいて、ファジィ制御を導入することにしており、今年度は、その研究も開始する。認識については、高度な手法を使うことが必ずしも望ましいとは思わないが、新しい方法（考えているのは、SVMやRVMなど）を利用することも検討をしていきたい。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
計画に沿って、深度センサーを利用した路面検知制度の向上や遠隔操作に必要な無線モジュール、本研究ロボットによる認識、行動生成実験を行うためのカメラや測距センサなどの消耗品購入や、論文投稿や国内外での学会発表など成果発表に使用する．
昨年度の予算において残が出たのは主として旅費であり、別予算で外国出張に行けたという理由がある．また、本年度にそれを持ち越して、2年度以降に必要な物品を購入しようと考えている．
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