| 研究課題/領域番号 |
17K00363
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
田崎 勇一 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (10547433)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 移動ロボット / 地図生成 / 自己位置推定 / SLAM / LiDAR / ループ検出 / 実時間情報処理 / デジタル地図 |
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| 研究成果の概要 |
本課題研究では，移動ロボットや自動運転車などの知能化モビリティを実現する上で不可欠であるデジタル地図に着目し，単に実環境を精緻に表現するだけでなく，データ量や計算の効率性の観点からロボットにとって使いやすい地図表現を明らかにすることを目的とした．具体的には，三次元レーザ測域センサ（3DLiDAR）から得られる三次元点群データから近接点と呼ばれる特徴点を抽出することで，計測データに含まれる重要な環境の特徴を保存しつつデータ量を大幅に削減することを提案した．また，近接点の幾何学的性質を利用したループ検出，自己位置推定，移動物体検出などのナビゲーション技術に必要な様々な手法の提案とその評価を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的な意義は，三次元点群データから単純なアルゴリズムにより抽出可能な特徴点を提案し，その特徴点が持つ幾何学的性質を明らかにした点にある．また，その性質を基礎として観測データ間の類似性を特徴点に基づいて評価する方法を提案し，ループ検出や自己位置推定などの種々の手法へ展開したことに意義が認められる．社会的な意義としては，近年急速な普及を見せているものの処理コストの高さが課題であった3DLiDARに対して，膨大な点群データを比較的小さな計算コストで処理する方法論を明らかにしたことで，ナビゲーションシステムの組み込み計算機などへの実装が可能となり，移動ロボットの低コスト化に寄与した点にある．
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