| 研究課題/領域番号 |
18K04046
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
|
|---|
| 研究機関 | 山梨大学 |
|---|
研究代表者 |
大原 伸介 山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (60550762)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
|---|
| キーワード | 制御工学 / 移動ロボット / 視覚情報 / 自己位置推定 / センサ融合 / ビジュアルフィードバック制御 / パーティクルフィルタ / 全天球カメラ / 魚眼カメラ / 隊列制御 |
|---|
| 研究成果の概要 |
ロボットのカメラの画像から対象を認識させる方法は探索、監視や物体検出といった高度な作業が実現可能になる。本研究では画像認識における不確かさへの対処やビジュアルフィードバック制御の適用範囲を拡大するため、カメラとセンサを融合した認識システムの構築、確率モデルを用いた推定法、魚眼カメラや全天球カメラを導入した新しい制御法を開発した。魚眼カメラ等の画像歪み特性を新たな認識方法とそれに基づく制御法を開発し、移動ロボットの制御に利用した。また複数のモデルを利用した人物の歩行運動の推定と追従制御を実現した。カメラとセンサの情報を統合し、機械学習により学習モデルを作成し、これを自己位置推定に適用した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
魚眼カメラや全天球カメラによる移動ロボットの制御法を検討した。従来のカメラから魚眼カメラ等に置き換えることによりロボットの視野が広がり、衝突回避や搭載するカメラ台数の削減を可能にする。複数の確率モデルを利用した推定法により人物の不規則な運動に対応できる。またカメラとセンサを融合し、それを学習に利用することで、従来法では難しい環境下でのロボットの自己位置推定法を実現した。提案手法により複雑な環境下での良好なロボットの画像認識や制御が可能となる。本研究課題の成果を利用することでより実用的なロボットシステムの開発が期待できる。
|
