| 研究課題/領域番号 |
26330297
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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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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 福井大学 |
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研究代表者 |
田中 完爾 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (30325899)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2014年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 視覚移動ロボット / 自己位置推定 / 地図作成 / 情景部品モデル / 深層学習 / 変化検出 / 移動ロボット / SLAM / 部品モデル / 深層畳込みニューラルネットワーク / 物体認識 / データマイニング / ロボットビジョン / 地図生成 / ＳＬＡＭ / 部品SLAM / 共通物体発見 |
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| 研究成果の概要 |
移動ロボットのSLAM（オンライン地図学習）技術の簡潔・識別的な次世代技術「部品SLAM」を実現した。具体的には、研究代表者がこれまで研究開発してきた軽量・精密な圧縮地図生成技術「教師なし情景部品モデル」を、さらに発展させて、圧縮地図表現に基づく新しいSLAM技術を開発した。単眼カメラに基づく汎用的なSLAMシステムを構築し、挑戦的な「クロスシーズン場所認識」問題において、本システムの有効性を検証した。
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