研究課題
本課題研究では，データ容量の小さなコンパクトな地図表現およびこれを活用した自律移動ロボットのナビゲーションシステムの開発を目的とする．当該年度においては，観測点からの周辺物体の距離・方位をコンパクトに表現した近接点と呼ぶ特徴量を提案し，その幾何学的性質を明らかにした．また，近年多方面で普及が進んでいる三次元レーザ測域センサから得られる膨大な点群データから近接点群を効率的に抽出する方法を考案した．さらに近接点の幾何学的な性質を活用し，移動ロボットの走行データを解析してロボットが同一箇所を通過したことを検出するループ検出や，時系列データを補正して正確な地図を生成する手法の開発を行った．レーザ測域センサから得られる点群データは数千点から構成されており膨大なデータ量を持つが，近接点はおおむね数十点であるので大きなデータ削減が可能である．また，時系列の類似性にもとづいてループ検出を行うことで，近接点のみからでも十分な精度でループ検出（同じ領域を二度以上通過することの検出）が可能であることが明らかとなった．研究実施者が大学キャンパス内で収集した走行データに法手法を適用することで有効性の評価を行った他，一般に公開されているデータセットのいくつかにも本手法を適用し，複数ループ検出の性能としては従来手法と比較しても遜色ない検出精度と，より低い計算コストを同時に達成できていることがある程度確認できた．
2: おおむね順調に進展している
近接点特徴を利用したループ検出や地図生成に関する基本的な方法論はある程度形になったと考えられる．また，国内会議発表2件，国際会議発表1件，投稿1件と対外発表も順調に進められている．
より大規模な環境の地図生成を目指し，複数の走行データを一つの地図へ統合する方法を検討する．また，近接点地図を活用した自己位置推定や経路計画，自律移動の検討を行う．
当該年度は理論的検討に重点においており，高額の機器購入は行わなかった．次年度には実験を主に実施する計画であるので次年度使用額から充当する予定である．
すべて 2017
すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 1件)
IEEE Transactions on Intelligent Vehicles
巻: Vol.2, No.4 ページ: pp.298-307
10.1109/TIV.2017.2769882
