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昨年度の実ロボットを用いた予備的実験に引き続き、実験を実施した。段ボール等で作成した障害物を含むフィールドを利用して、実ロボットを用いた実験を行なった。実ロボットを用いる際の最大の問題点は、車輪のすべり等により、位置や方位に関してずれを生じることである。
位置ずれに関しては、走行距離および位置誤差のデータを多数回求める。方位ずれに関しては、課題を容易にするためジャイロを搭載していると仮定し、修正可能と考えるという簡便法を取った。まず位置ずれの平均値を求め、これを標準的位置ずれと仮定する。これを繰り返し適用することにより、フィールド中を走行するロボットの経路推定が可能になる。この各点でシーン画像を撮影し、シーン画像を局所自己相関関数により情報圧縮し、位置情報と併せて自己組織化マップ構築時の入力ベクトルとする。これとベイズ推定を併用することにより、シーン画像に基づいたロボットの位置推定が可能になる。
ここで、最終的位置のみが実測によって得られるものと仮定する。この実測データに基づいて、位置ずれに関する平均値からのずれを、繰り返し計算により推定する。この新しい位置ずれ情報を用いると、より精度の高いロボット経路の再推定が可能になる。
上記で得られる自己組織化マップには障害物の座標が入っていないので、位置推定と障害物回避を組み合わせるのはまだ課題が残されている。今回この部分は赤外線センサーにより障害物までの距離を確率分布の形で求めるというシミュレーションにより実施した。
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