| Project/Area Number |
23K03777
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
公文 誠 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (70332864)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中妻 啓 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (40635645)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | ロボット聴覚 / 音環境理解 / エコーロケーション |
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| Outline of Research at the Start |
本研究ではロボットの駆動音を試験信号と考え，その環境からの反射音を検出することで環境認識を実現する新しい聴覚機能の実現に取り組む．ロボットの駆動音は，アクチュエータ等の特性や動作パターンに応じた時変の音響特性に特徴があり，環境との反射・干渉による音響特性の変化を通じて環境の情報を得ることが出来る.本研究ではマイクロホンアレイ信号処理を併用して駆動音と反射音を分離・特定しながら，環境構造を推定する方法を考案する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
反射音を用いた対象物体認識技術を複数物体へと拡張するため、マイクロホンアレイを用いた音源定位・音源分離技術と組み合わせ、一度の観測で複数物体の同時認識に取り組んだ。複数の物体の存在についてはMUSIC法に基づいて対象物体ごとの反射音の音源方向情報を利用して区別を行い、次いで、混合した反射音からビームフォーマを用いた音源分離を行って、対象物体毎の信号に対し距離スペクトルを求める手法を検討した。ここで分離音が完全ではない場合があるが、分離処理の特性に利用して、距離スペクトル中の適当なピークの中から対象物体に対応するものを推定する手法を検討している。本年度はその基礎として、送出音は既知の広帯域信号としたものの、実際の屋外環境実験を通じて、環境中の２つの板状物体の位置と向きは検知が可能であることを確認した（申請書WP1-1,2に対応、発表準備中）。
また、この応用として、環境中の物体が静止しているとの仮定の下で、複数地点での上記の計測を行った場合、各観測地点の間の相対的な位置関係を求める（移動ロボットでの自己位置推定）への適用に可能性があることを示した（この内容の基礎については口頭発表有）。
また、今後の本研究で予定している、実際の移動ロボットが環境中を移動しながら測定することを実現するため、移動障害物として人が並走する環境での経路計画についても実施しており（口頭発表）、今後の計測実験に適用する基礎準備が出来た。
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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
基礎実験を通じて、反射音情報によるロボット自己位置・物体認識の原理について確認ができ、今後の展開につながる段階に到達したため。
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| Strategy for Future Research Activity |
広帯域信号で複数物体の検出とSLAMへの応用が可能であることを踏まえ、計画に従って、送出信号を狭帯域・未知の条件で同様のことが可能であるか、について取り組む。具体的には、移動ロボットの駆動音や音楽等の不規則信号音を試験信号に用いた距離スペクトルに基づく環境認識にまず取り組む（主に申請書WP2に対応）。最初のステップでは、この送出信号の特性は既知として扱い、その後、マイクロホンアレイ処理と組み合わせて、送出信号（あるいはその特性）を検出・推定する方法へと拡張する。
並行して、昨年度の成果について成果発表を進める。
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