| 研究分担者 |
下村 芳樹 首都大学東京, システムデザイン学部, 教授 (80334332)
太田 順 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (50233127)
前田 雄介 横浜国立大学, 大学院・工学研究院, 助教授 (50313036)
杉 正夫 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 研究拠点形成特任助手 (90372408)
上田 隆一 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助手 (20376502)
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| 研究概要 |
本研究は,RoboCup(ロボットサッカー世界大会)で蓄積した歩行制御,自己位置同定の手法をもちいて,一般オフィス内で長期間にわたり安定的に生きながらえ,かつ,探索作業を遂行できる移動ロボットを構築するための研究である.また,そのためにロボットがどのような状況でどのように振舞うべきかを記述したルックアップテーブル「状態行動地図」を作成し,活用する研究を行っている.
本年度は,巨大な状態行動地図を圧縮するためのベクトル量子化(VQ)手法について,木構造を用いたVQによる圧縮の高速化手法と,圧縮した状態行動地図を再びVQ圧縮することで圧縮率を向上する手法を開発した.また,状態行動地図の作成時には想定していなかったタスクを達成するために,複数の状態行動地図を使い分けるための手法を開発し,シミュレーションにおいて効果を確認した.
また,状態行動地図の研究と平行して,ロボットが実世界で行動するために必要な環境認識の研究も行った.環境認識を行うために必要な,照明の変化に対してロバストな画像処理を開発した.この研究では,ファジィ論理を応用することにより,カラーカメラが得た画像から色を認識する際に,照明の色温度の影響を受けにくくして認識の誤りを減少させることに成功した.また,環境認識アルゴリズムの開発期間短縮のためにロボットのカメラや周囲の環境をシミュレーション上に再現した.この際,カメラの特性(歪みやノイズや収差)を考慮することにより,実環境での使用に耐えうる画像処理アルゴリズムを開発することが可能なシミュレータを実現した.
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