| 研究課題/領域番号 |
17K14619
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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 |
機械力学・制御
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
萬 礼応 慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 特任助教 (40781159)
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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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017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 | セマンティックマップ / 自己位置推定 / 歩行者の姿勢推定 / 深層学習 / 知能ロボティクス |
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| 研究成果の概要 |
人とロボットのストレスフリーなインタラクションを実現するためには、周囲の物体や人との関係に基づき、人の動きを認識、予測する必要がある。移動する人や椅子、移動しないテーブルや棚など、物体の移動属性情報を付加したセマンティックマップを構築し、事前地図とセンサ情報の対応付けの重要度を物体の移動属性に基づき変えることで、環境の変化に対しても自己位置を見失いにくい手法を提案した。また、歩行者の動きを予測するために、取得した両脚の位置、速度および歩行位相から、人の姿勢角を推定する手法を提案した。さらに、ロボットが人に接近する際の心理的な影響を視覚、聴覚に着目して評価し、心理的空間モデルを設計した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
移動する歩行者や配置が変化する物体などが存在する動的な環境において、物体情報として移動や位置変化の時間スケールを考慮した属性をマップ上に付加することで、ロバストな自己位置推定を実現することが可能であり、移動ロボットの個別の技術としても汎用性が高い手法を確立した。また、足元のセンシングから上体の姿勢角を推定する技術は、ロボットに限らず、福祉分野における現場での高齢者の歩行計測などへの応用が期待される。
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