| 研究概要 |
現在多種多様のロボットが開発され, 様々な場所での利用が期待されている. このようなロボットが自律的もしくは半自律的に移動し, 作業を行うためには様々な技術が必要となる. その中でもロボットの自己位置姿勢を推定することは重要な共通基盤技術のうちの一つである. 多種多様のロボットの自己位置姿勢推定に適切なセンサは, ロボットの種類, 環境などに依り様々なものが考えられる. このため精度, 確実性, 経済性等を考慮し, 専門的知識を有する設計者がセンサの選択・設置を行うと同時に, これらのセンサに適した推定アルゴリズムを個々に設計する必要があった. また, センサ特性や設置位置のキャリブレーション(校正)も必要であった. このためユーザが使用環境に応じて柔軟にセンサを選択し, 柔軟にレイアウトを変更することが極めて困難であるという問題があった. そこで本研究では次世代型のセンサフュージョンアルゴリズムとして, ユーザによる(1) センサの柔軟な選択・レイアウトを可能とする自己位置姿勢推定手法について研究を行い, 前記推定手法に適応した,(2) センサ故障に対する自己診断機能の研究を行うことで, 高安全・安心なPlug-and-Play型自己位置姿勢推定手法の開発を行うことを目的とする.
平成20年度は, RTK-GPS, 慣性計測装置を導入し小型移動ロボットに設置し, A.センサのユニット化, B.二次元分散状態推定系の構築を行い, Plug-and-Play型自己位置姿勢推定手法の基礎アルゴリズムを構築した.
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