2016 Fiscal Year Annual Research Report
高密度レーザスキャナを搭載した群ロボットによるジオメトリビッグデータの取得と活用
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26249029
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (70272672)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中澤 篤志 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (20362593)
河村 晃宏 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (60706555)
諸岡 健一 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (80323806)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 知能ロボティクス / レーザ計測 / ビッグデータ / 環境モデリング / 空間知能化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成28年度は，前年度までに福岡市都市部，周辺部を対象に取得した，大規模ジオメトリデータを用いたアプリケーション開発を行った．まず，取得した静的高解像度（FARO Focus 3Dを使用）および動的低解像度(Velodyne HDL-32eを使用)の2種類の大規模ジオメトリデータを公開するための専用Webページを作成し，外部からダウンロードの要請があれば許可を得て取得できる仕組みを整えた．また主要な国際会議である2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2016)において，このデータベースの詳細と入手方法を発表した．この結果，現在までにフランス，およびオランダの企業から問い合わせがあり，それぞれダウンロードを許可している．またジオメトリビッグデータを用いたアプリケーションとして，リアルタイムで取得される低解像度ジオメトリビッグデータを用いた移動ロボットや自動運転車のための空間認識手法の開発を行い，畳み込みニューラルネットワークを用いた高精度な空間種別の識別手法を開発した．またジオメトリビッグデータを用いた屋外での移動ロボットの高速な位置同定，および誘導手法を開発し，実際に屋外での移動実験を行い，実時間で位置同定と誘導が可能であることを確認した．平成29年度も引き続きジオメトリビッグデータの有用性を示すためのアプリケーションとして，自動車走行路面の状態（滑りやすさ等）の判定や，点群分布に基づく道路の安全度判定手法などの開発を行う予定である．
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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
研究計画に従い，昨年度までに取得したジオメトリビッグデータの公開と，それを利用したアプリケーションソフトウエアの開発を行っており，研究は着実に進捗している．また研究発表も，コンピュータビジョン分野では最も権威のある国際学術誌の一つであるComputer Vision and Image Understanding (CVIU)や2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2016)において予定通り行っている．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度も引き続き，前年度までに取得されたジオメトリビッグデータを用いたアプリケーションの開発を行う予定である．具体的には，自動車走行路面の状態（滑りやすさ等）の判定や，点群分布に基づく道路の安全度判定などを目標に開発を進める予定である．まず，これらのアプリケーションを実現するための新たなジオメトリビッグデータ・データベースの構築を行い，その後，畳み込みニューラルネットワーク等の機械学習手法を用いた判別手法を開発し，実験によりその有効性を検証する予定である．
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