| 研究課題/領域番号 |
16F16054
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 外国 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山下 淳 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (30334957)
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| 研究分担者 |
JI YONGHOON 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-22 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2017年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2016年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| キーワード | ロボット / SLAM / ナビゲーション / 極限環境 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，知的探査ロボットのSLAM（Simultaneous Localization and Mapping，自己位置推定と環境地図作成を同時に行うこと）及びナビゲーションの新規手法を提案するものである．具体的には，SLAM分野における未解決問題である「(1) 知能化空間の構築におけるサービスロボットの知的ナビゲーション」，「(2) 音響カメラを用いた水中SLAM」について，それぞれ新しいパラダイムの確立を目指することを研究目的とした．
(1)については，分散センサから得られる動的な環境情報も同時に処理可能な新しい移動ロボットのナビゲーションパラダイムを構築すると同時に，環境内の分散センサの配置を地図情報のみで自動的にキャリブレーションする手法を構築した．(2)については，陸上環境において確立されているSLAM技術を発展・応用することで水中における新しい超音波SLAMの枠組みを構築した．
平成29年度は，平成28年度に確立した新しいパラダイムを実際に用いるための新しい枠組みを構築し，提案したパラダイムの有効性を示した．(1)については，平成28年度に構築したカメラの位置・姿勢計測手法を発展・応用させ，分散カメラから得られる知能化環境に対する動的な情報と，静的な地図情報を適切に統合する枠組みを構築し，新しい移動ロボットのナビゲーション手法（知能化空間におけるロボットの自己位置推定法や運動制御手法）を提案した．(2)については，超音波カメラを搭載した水中ロボットの6自由度の位置・姿勢情報及び環境に対する3次元情報を計測可能な水中SLAMアルゴリズムを新規に構築し，水中環境においてその有効性を検証した．
以上により，極限環境における知的探査ロボットのSLAMおよびナビゲーションの新パラダイムを確立し，有効性を実証した．
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| 現在までの達成度 (段落) |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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