| 研究課題/領域番号 |
20K04394
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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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| 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
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| 研究機関 | 宇都宮大学 |
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研究代表者 |
星野 智史 宇都宮大学, 工学部, 准教授 (80431980)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 警備 / 動作計画 / 異常検出 / ロボティクス / ロボット / 異常検知 / 自律移動 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
身の回りで起こり得る事件・事故・災害等に対して，警備は極めて重要な業種である．しかしながら，警備業界は慢性的な人材不足に陥っている．この社会問題を，警備ロボットシステムの実現によって解決する．そして，警備業務をロボットで代替することが本研究の目的である．そこで本研究では，ロボットがしかるべき場所に動きその様子をカメラで見る，自律移動と異常検知に関する技術開発に取り組む．さらに，広範囲の警備を想定し，警備タスクを複数台のロボットで手分けする技術開発にも取り組む．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，自律移動に関する技術のうち，動作計画に焦点をあて，深層学習の一種であるCNNを用いることで，複数の物体各々に対する回避動作を生成することに成功した．
続いて，警備ロボットにとって，環境で起きている異常を検知できることは重要な能力となる．そこで，背景差分による物体検出技術として，変動量に応じて局所的なテンプレートマッチングと大域的なテンプレートマッチングを使い分けた色差エッジ画像に基づく背景差分法を提案した．
さらに，警備タスクを複数台のロボットで手分けする技術開発にも取り組んだ．3年間の成果は，今後，警備ロボットの実用化に応用できる技術である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的な意義として，ロボットは，動く・動かない障害物の種類に応じた回避動作を計画しながら自律的に移動することが可能となる．また，基準画像とは異なる位置で撮影された入力画像に対しても，テンプレートマッチングの枠組みで異常を検出することが可能となる．
社会的な意義としては，本学のロボット技術実証施設を通じて，開発した技術を実用化の観点から評価する．技術開発と実証実験を繰り返すことで，警備ロボットシステムが実現レベルに達する．また，本研究における各課題は，案内・搬送・清掃等にも該当するため，研究成果は，これらサービスロボットへ波及するものと期待できる．
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