| 研究課題/領域番号 |
22K12214
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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61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
大石 修士 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (30759618)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | Navigation / Localization / VPS / パーソナルモビリティ / 自律移動 / HRI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，「ヘッドレス」，つまり外界センサや高性能計算機を有しない素体に近いモビリティをどのように自律制御するかという課題に挑戦する．具体的には，搭乗者の所有するスマートフォンやスマートグラス搭載のカメラをその場で外界センサとして利用し，モビリティへの自己位置同定・自律移動機能の付与をOn-the-flyで実現する．また，搭乗者の意図を反映した半自動制御インタフェース開発や，エッジ-クラウド構造による制御システムのスケーリングにも取り組み，生活空間への自然な導入を目指す．
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| 研究実績の概要 |
本年度は，昨年度開発した位置同定技術を基に，個人端末を利用した簡易なパーソナルモビリティの自動運転に注力した．さらに，セマンティック地図を利用した大域位置同定，多様な端末を想定したオンラインでの外部パラメータ推定についても取り組んだ．
本研究では，従来の自動運転専用車両のような事前セットアップを排し，それ自身は外界センサを持たない「ヘッドレス」パーソナルモビリティの自律移動に取り組んでいる．具体的には，搭乗者の個人端末をモビリティに取り付け，端末搭載のカメラ等のセンサ観測を基に自動化を図るものである．従って，従来の強力なLiDAR等を利用するシステムに比べ，限られた観測での安定した環境認識が重要となる．
そこで，昨年度開発した単眼カメラとIMUによる自己位置同定技術を応用し，スマートフォンを利用した自動運転の実装に注力した．具体的には，スマートフォン上で演算した高周期な自己運動(相対位置姿勢)に，1-3Hz程度の画像-地図照合による自己位置(絶対位置姿勢)同定を組み合わせることで，軽量ながら頑健な車両位置推定システムを構築している．また，電動車椅子と連携可能なアプリを実装し，屋内・屋外での試験を通して自律移動が可能なことを確認した．
なお，本システムは高精度な6自由度位置姿勢をリアルタイムに推定可能な反面，大まかな初期位置を必要とする．この初期化を容易にするため，セマンティクス地図を利用した大域値同定にも取り組んだ．画像と地図のセマンティクスに基づく多数の対応付けをグラフ表現におけるマックスクリーク問題として定式化することで，誤対応にも頑健なカメラ大域位置同定を実現した．
さらに，運動の連動性に基づく車両-端末間の相対位置関係のオンライン推定にも取り組んだ．これにより，例えばスマートグラスなど，車両に固定できない端末でもモビリティの自律化が可能であることを示した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年取り組んだ研究は，査読付き国際誌や国際・査読付き国内学会に採択されている．また，個人端末をセンサとして活用した自動運転の例は少なく，テレビ・新聞・ウェブなど，複数の媒体で本研究の成果が採り上げられた．
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| 今後の研究の推進方策 |
より実用的なシステムへ向けて実装をブラッシュアップする。特に，計算機の軽量化，多様な個人端末をセンサとした実証など，具体的な生活場面で利用可能なパーソナルモビリティの実現を目指す。
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