研究課題
ものづくりの分野では，様々な人間の手作業がロボットにより自動化されている．しかし，医療福祉の分野ではロボットによる自動化は進んでいない．この分野も人手不足の懸念があることから，積極的にロボットによる自動化をする必要がある．そこで，本研究では無人搬送機（AGV）に注目し，全天球カメラを活用する．このカメラ1台で周囲360度の画像を撮影することができる．したがって，周囲の状況を認識するためにこれまで必要であった複数のカメラやセンサを減らすことができ，低コスト化が期待できる．1年目では，はじめに自動走行のために必要な自己位置推定に関する先行研究の調査を行った．先行研究では十分な精度を得ることが困難であったため，独自のアルゴリズムを導入することで精度改善と高速化に取り組んだ．結果として，従来手法よりも高速かつ高精度な結果を得ることができた．また，対象物のaffineな変化にロバストなマッチング手法の構築も行い，これも先行研究よりも高い精度を達成することができた．2年目では，全天球カメラで撮影された歪みが大きい画像に対し，深層学習を活用することで人や物が正確に検出可能かを調査した．その結果，歪みが大きい画像であっても，正確に人や物を認識できることを確認した．また，1年目の成果を拡張し，対象物のperspectiveな変化に対応するための手法の改良も行った．定量的な評価を行ったところ，従来手法よりも高い性能を達成することができた．
すべて 2020 2019 その他
すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 3件) 備考 (1件)
IEEJ Journal of Industry Applications
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https://sites.google.com/site/junyasatocv/home
