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我々は、ロボットがある経路に沿ってカメラから連続撮像した動画像列をパノラマ表現に変換し、さらに空間情報に基づいてパノラマ画像を解析し、特徴を持つ物体をその経路のランドマークとして抽出し経路を記述する手法を提案している。その結果、経路は、経路に沿って立ち並ぶランドマークと、経路の幾何情報で表現される。これは一本の経路に沿った1D表現になる。我々は、この手法を拡張し交差点を含めた複数の経路を対象に2Dの認知マップを生成することに取り込んでいた。我々は即存の移動ロボットの上に前方と左右にカメラとスリットプロジェクターを搭載し、前方のカメラのスリットプロジェクターにより障害物を回避発見し、障害物を回避しながら左右のカメラとスリットプロジェクターから得た両側の距離情報に基づいて自由領域の中心線にそって移動する。ロボットが移動すると同時に、左右のカメラとスリットプロジェクターからカメラの画像でのスリットの位置を検出し、パノラマ画像と視差図を生成する。さらに、視差の連続性からパノラマ画像と視差図を用いて物体の分割を行う。このシステムを用いて、実験室で閉じるパスに沿って走行した。ロボットのエンコーダーからロボットの並進成分と回転成分を推定できるが、滑りなどのノイズによる誤差の累積で移動量が正確に分からない。これに対して、カメラから得られた視覚情報を用いて計算した軌道の修正を行い、環境のマップを獲得した。将来の課題として、もっと複雑な環境での実験と認知マップの作成を挙げられる。
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