SLAM統合機構キャリブレーション(SKCLAM)の提案とその産業機械への応用

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K04045
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
• 研究機関: 横浜国立大学
• 研究代表者: 前田 雄介 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (50313036)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: マニピュレータ / SLAM / 機構キャリブレーション / 地図作成

研究成果の概要

本研究では，移動ロボットに用いられるSLAM技術（自己位置同定と地図作成の同時実行）を応用することで，ロボットマニピュレータの動作から周辺環境の地図作成と機構キャリブレーションを同時に行うことを可能とする，SKCLAM (Simultaneous Kinematic Calibration, Localization and Mapping) 技術の提案を行った．マニピュレータ手先に取り付けたRGB-Dカメラ等により，環境内の特徴点を観測して用いる手法とチェッカーパターンを用いる手法を開発し，それぞれの有効性をシミュレーションと実機実験にて示した．

自由記述の分野

ロボット工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究により，比較的安価なセンサを用いて，ロボットの機構キャリブレーションおよび環境地図作成を手軽に行うことが可能となった．この成果は，ロボットの動作精度の向上やロボットの動作自動生成につながるものであり，ものづくりの高度化・省力化に寄与するものと言える．