| 研究課題/領域番号 |
18K18427
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
佐藤 惇哉 岐阜大学, 工学部, 助教 (20799944)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | コンピュータビジョン / パターン認識 / 画像処理 / 進化計算 / 人工知能 / Visual odometry / AGV / 全天球カメラ / 画像センシング |
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| 研究成果の概要 |
医療福祉分野でロボットを用いた自動化を進めるために，本研究では無人搬送機（AGV）に注目した．AGVを安全に走行させるためには，常に周囲の人や物を認識する必要がある．従来は複数のカメラやセンサの取り付けが必要であるが，高コストの原因となる．そこで，本研究では1台の全天球カメラのみを使用することで，低コスト化を図る．1年目では，自動走行のために必要な自己位置推定に関する先行研究の調査を行い，既存技術の改良を行った．2年目では，全天球カメラで撮影された歪みが大きい画像に対し，深層学習を活用することで人や物が正確に検出可能かを調査した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本では高齢者人口が急速に増加しているが，介護や介助といった医療福祉関係の人手不足が問題視されている．この問題に注目し，ロボットによる自動化という観点で研究を進めることは社会的に意義がある．また，この問題を解決するために，近年登場した安価で容易に入手可能な全天球カメラを活用し，低コスト化を図ることは学術的に意義があることである．
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