研究課題
基盤研究(C)
移動ロボットの分野で注目されている SLAM （自己位置推定と地図生成の同時実行）技術においては、環境の動的変化に伴う、大規模地図の更新コストが新たな課題となっている。本研究では、人手に依存することなく（自律的な）、何度でも繰り返し更新することのできる（持続的な）、新しい（メンテナンスフリーの）地図システムを実現することを目的とする。
ロボットカーやパトロールロボットのように、長期間に渡り活動することのできる知能移動ロボットの実現に向けて、自己診断機能を有する、新しいSLAM（自己位置と地図の同時推定）技術を研究開発した。具体的には、機械学習分野において長年に渡り発展してきた故障診断技術を、SLAM分野に応用することを目的とし、新たな実世界情報処理技術の研究開発・性能検証を行った。
ロボットカーやパトロールロボットのように、長期間に渡り活動することのできる知能移動ロボットの実現に向けて、自己診断機能を有する、新しいSLAM（自己位置と地図の同時推定）技術を研究開発した。具体的には、機械学習分野において長年に渡り発展してきた故障診断技術を、SLAM分野に応用することを目的とし、新たな実世界情報処理技術の研究開発・性能検証を行った。本研究の成果は、審査の厳しい国際会議プロシーティングや雑誌に掲載された。
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すべて 雑誌論文 (16件) (うち査読あり 16件、 オープンアクセス 7件)
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