研究課題
基盤研究(C)
LIDARセンサは，自律移動ロボットや自動運転車等の外界センシングシステムにとって欠かせないセンサであるが，センサの解像度不足やオクルージョンの発生によって，取得される点群データは，環境の3次元形状を正確に反映したものとはならない．そこで，本研究では，LIDARセンサから取得される疎かつ偏在した点群データから，観測された環境が持つ本来の形状を正確に反映するような密かつ一様な点群データを生成する空間計算量の小さなデータ補完手法を開発する．また，このデータ補完手法を自律移動ロボットのための障害物検出や自己位置推定システムに組み込むために必要な手法を開発し，その手法の有効性を検証する．
