| 研究課題/領域番号 |
20J22318
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
井倉 幹大 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,800千円 (直接経費: 2,800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2021年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2020年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
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| キーワード | 高速画像処理 / イベントカメラ / スパイキングニューラルネットワーク / 高度道路交通システム / 適応的三次元形状計測 / リアルタイムビジュアルフィードバック |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，高速画像処理を用いて飛行ロボットが高速に空間センシングを行い，認識した周囲の障害物を回避する安全な飛行を実現する．加えて，空間センシングを地面に対し行うことで，未知の不整地に対して安全な着陸を実現する．飛行中の周囲の障害物や未知の不整地を計測する際，計測範囲を適応的に変更することで，その時々に応じて必要な領域を重点的に計測する．そして，必要な領域に対して時空間分解能を向上させる．
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| 研究実績の概要 |
R4年度は，ミュンヘン工科大学(TUM)へ研究留学を行った．この留学の目的は，イベントカメラに関する研究に従事することであった．本申請では，UAVのための空間センシングを目標にしていたが，UAVのように空間を高速に動くロボットにとって，高速にセンシングできることは重要である．また，UAVは空間を自由に移動できることから，移動中に周囲の光環境が大きく変化する可能性がある．これらの問題に対し，イベントカメラは高速かつ環境光変化に頑健なセンサであるため，注目していた．TUMではイベントカメラとスパイキングニューラルネットワークを用いた高度道路交通システムのための車体検出をテーマにした．TUMではProf. Knollの研究室に所属し，その研究室のプロジェクトに参加した．プロジェクトが所有しているシミュレーション環境を用いてイベントカメラからの人工データセットを作成し，スパイキングニューラルネットワークの学習に用いた．またそのシミュレーションは天候も変えることが出来るので，悪天候の場合での学習も行った．評価実験では，イベントカメラを用いることで，従来のネットワークより悪環境にロバストな物体検出を実現できたことを示した．また，スパイキングニューラルネットワークを用いたことで，計算時間とエネルギー効率を向上することが出来た．これらの結果は，UAVが将来的に悪環境中に飛行して障害物を認識する際に，環境光変化に頑健で高効率な物体検出を実現できる指標を示すことが出来た．また，これらの結果を国際会議IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2023に投稿し，無事アクセプトされた．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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