| 研究分担者 |
島田 伸敬 大阪大学, 大学院・工学研究科, 助手 (10294034)
久野 義徳 埼玉大学, 工学部, 教授 (10252595)
白井 良明 大阪大学, 大学院・工学研究科, 教授 (50206273)
勞 世広 オムロン株式会社, 技術本部・IT研究所, 係長(研究職)
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| 研究概要 |
まず,動的な環境で実時間プラニングを行うためのアーキテクチャを検討した.不確実な環境では考慮すべき状況の数が増えるのでプラニングコストが増大するが,動的環境ではプラニングコストに関する制約が一般に厳しく,またその制約も時間と共に変化する.そこで,不確かさを考慮したプラニングを行う層の上位に,環境に関する知識を用いて適切な環境変化モデルや行動候補群を選択する層を設け,最下位の実行層を含めた3レベルのプラニングアーキテクチャを開発した.固定した環境モデルや行動候補群を利用する場合に比べ,効率や環境変化への適応性が向上することが確かめられた.
次に,前年度に開発したランドマーク自動抽出手法を発展させ,適当なランドマークが利用できる間は観測位置を選択しながら停止することなく移動し,十分なランドマークが利用できなくなったら停止し,新たなランドマークを自動的に抽出するという,移動ロボット制御手法を実現した.これにより,必要以上にランドマーク抽出に時間をかけることなく,効率的に目的地まで移動できるようになった.
また,全方位視覚を2つ垂直に配置した実時間全方位ステレオシステムを開発し,1秒間に4枚程度の全方位画像が獲得できるようになった.このシステムを移動ロボット上に設置し,移動しながら動的障害物を発見・追跡できるようになった.
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