ドメイン変化へ逐次適応する次世代型SLAM「クロスドメイン地図学習」の実現

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17K00361
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 知能ロボティクス
• 研究機関: 福井大学
• 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)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 移動ロボット / SLAM / ドメイン適応 / 変化検出 / 自己位置推定 / 地図生成

研究成果の概要

パーソナルロボットやパトロールロボットなどの長期間に渡り活動することのできるロボットの実現に向けて、ドメイン（天候・地形・季節）の変化に頑健な、新しいSLAM（自己位置と地図の同時推定）技術を研究開発した。具体的には、機械学習分野において急速に進展しているドメイン適応技術を、SLAM分野に応用することを目的とし、新たな実世界情報処理技術の研究開発・性能検証を行った。

自由記述の分野

SLAM

研究成果の学術的意義や社会的意義

パーソナルロボットやパトロールロボットなどの長期間に渡り活動することのできるロボットの実現に向けて、ドメイン（天候・地形・季節）の変化に頑健な、新しいSLAM（自己位置と地図の同時推定）技術を研究開発した。具体的には、機械学習分野において急速に進展しているドメイン適応技術を、SLAM分野に応用することを目的とし、新たな実世界情報処理技術の研究開発・性能検証を行った。本研究の成果は、審査の厳しい国際会議プロシーディングなど専門誌に採択された。