2016 Fiscal Year Research-status Report
情景部品に基づく簡潔・識別的な次世代SLAM技術「部品SLAM」の実現
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26330297
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| Research Institution | University of Fukui |
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Principal Investigator |
田中 完爾 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (30325899)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 移動ロボット / ロボットビジョン / 地図生成 / ＳＬＡＭ / 自己位置推定 / 部品SLAM / 共通物体発見 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、下記の研究課題に取り組んだ。(1) 大域的な視点不確かさの下での変化検出：物体配置変化など、シーンの外観が部分的に変化する状況下において、頑健に変化検出を行う方法を開発した。(2) ガイド付きサンプリングに基づく逐次的なループクロージング：ループクロージング問題に対し、ガイド付きサンプリング法（ICRA2006 論文）を利用した効率的な解法を提案した。(3) 三次元地図検索：３次元レーザスキャナにより作成した高精度の３次元地図のための高速・頑健な地図検索システムを開発した。(4) 逐次的なループクロージング検証のための複数仮説に基づく仮説検証アプローチ：地図作成タスクの重要な構成部品であるループクロージング問題のための新しい方法を開発した。(5) 移動物体検出のための圧縮変化検索：自動車ロボットによる視覚画像と地図との比較に基づく移動物体検出法を開発した。(6) 長期視覚 SLAM のための DCNN ランドマークのデータマイニング：深層ニューラルネットワークに基づく視覚ランドマークをシーン内から自動発見するための新しいデータマイニング法を開発した。(7) 格子地図生成と局所地図記述子の融合による高速・簡潔な地図検索：２次元レーザスキャナに基づく格子地図検索のための新しい方法を開発した。(8) 視野重複度の小さい画像群からの自己位置推定：視野重複度が小さい挑戦的な自己位置推定タスク「クロスビュー場所認識」を研究することを提案した。そのために、視野重複度に基づくタスク難度の定量化、および、深層畳込みニューラルネットワークを用いた認識アルゴリズムの実装・評価を行った。
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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
前年度までに部品SLAMのプロトタイプを実現している。
本年度は、当初の予定通り、部品SLAMシステムの実証実験を行った。具体的には、シーンが動的に変動する動的環境の認識タスク（変化検出、移動物体検出、クロスビュー場所認識）、多様なセンサモダリティ（三次元地図、二次元地図、ビュー画像列）の下での実験を行った。さらに、SLAMの基盤技術（ループクロージング、深層畳込みニューラルネットワーク）の研究開発を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の予定通り、部品SLAMシステムの高度化、多様なロボット・センサへの応用、実証実験を行う。また、これらの成果を速やかに国際会議などにて発表することを予定している。
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| Causes of Carryover |
さらなる実証実験において研究成果の高度化を行うため、また、国際会議および雑誌論文において成果を発表するため、それらにかかる経費を次年度使用額とした。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
実証実験のための消耗品を購入する。
国際会議への旅費・参加費、および、雑誌論文への掲載料・英文校閲費を使用する。
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