| 研究課題/領域番号 |
16K21339
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
知能機械学・機械システム
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| 研究機関 | 鹿児島大学 (2017-2018)
青山学院大学 (2016) |
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研究代表者 |
高橋 淳二 鹿児島大学, 理工学域工学系, 准教授 (20456685)
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| 研究協力者 |
柴田 晃宏
余 永
戸辺 義人
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ワンショット位置推定 / サーバクライアント / 普遍特徴 / 平均精度0.17M / IoT / 全天球画像位置推定 / 線分ランドマーク / 事前マップ / 3D CAD / クラウドシステム / 屋内位置推定 / クラウドコンピューティング / 位置推定インフラストラクチャシステム / 類似度計算 / 距離変換画像 / 大域的位置推定 / 2D-3Dマッチング / クライアントサーバモデル / 位置同定インフラ / 位置推定 / 地図構築 / エッジマッチング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では位置推定のためのランドマークとして長期的に変更されることのない、床と壁、壁と壁などの構造物の境界線を採用し、その集合体からなるマップを3次元CADモデルをベースに開発した。このランドマークは、カメラやレーザセンサ、KINECTなどの3次元センサなど異種のセンサで検出可能でであるという普遍性を有する。このランドマークはサーバ上で管理されており、クライアントがセンシングデータをアップロードすると、それをマップ内で定位し、その結果をクライアントへ戻すという、クラウド型位置推定システムを構築した。100Ｍ^2のエリアで行った検証実験では、平均精度0.17Mで定位できることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で構築したクラウド型位置推定システム: Universal Map (UMap) は、様々な種類のセンシングデータを定位可能であるという点が優れている。
構造物の線分情報をマップとするために3次元CADモデルを利用する研究は外になく独創的である。UMapの大きな特徴として、クライアントに要求される機能はセンシングと通信のみであるため非常にライトなエッジを構成できること、環境側にデバイスやマーカーなどを一切設置する必要がないため初期コストや運用コストがかからないという、利点がある。この2つの利点は、長期敵に運用可能な位置推定システムとして、IoT技術を社会実装する際に大いに役立つ。
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