| 研究概要 |
建物内の廊下環境を自律移動するロボットにとって,廊下環境内での自己の位債及び姿勢を検出する機能は必要不可欠である.本研究では,廊下の幅木を検出して高速に廊下画像から自己位置・姿勢を検出する方法を開発した.幅木とは,壁の床との境界部分に設置されている板で,ほぼ全ての建物に存在し,さらに壁や床の部分とのコントラストが強いため,その境界線の検出が容易である.
本方式の特徴としては,フィルタ処理等の時間のかかる計算が不要である点,及び画面中に一定の傾き角度を持つ幅木を利用しているため,廊下中の障害物(設置物,通行人等)の影響を受けにくい点が上げられる.
車輪式移動ロボットにビデオカメラを搭載し,廊下画像をビデオボードによりコンピュータに取り込み,画像解析を行った.画像解析においては,一定値以上の長さを持つ線分のうち,垂直方向のものはドア,設置物等であると判断して除外し,残った線分グループの交点を廊下の無限遠点とした.
廊下の壁までの距離及び廊下に対する角度を画像中の輻木の傾き及び無限遠点の座標から算出した後,それらによる変化分を換算した廊下長手方向の特徴点(幅木のドア等によるとぎれ目)までの距離を求める方法を開発した。特に今年度は,ロボットの位置・姿勢を色々と変化させた場合の解析及び実験を行った。
そのデータと予め作成しておいた環境地図とのマッチングにより,自己位置及び姿勢が求められる。ここで使用する環境地図は,幅木に沿った一次元のデータとして,幅木部分とドア等により輻木がとぎれている部分を一定の微小間隔毎に0,1のデータで表現することにより作成されている。これにより,環境地図自体も簡略化され,マッチング処理も高速化された。
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