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2022 年度 実績報告書

高速画像処理を用いた飛行ロボットの適応的高速空間センシングと安全着陸制御システム

研究課題

研究課題/領域番号 20J22318
研究機関東京大学

研究代表者

井倉 幹大  東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)

研究期間 (年度) 2020-04-24 – 2023-03-31
キーワード高速画像処理 / イベントカメラ / スパイキングニューラルネットワーク / 高度道路交通システム
研究実績の概要

R4年度は,ミュンヘン工科大学(TUM)へ研究留学を行った.この留学の目的は,イベントカメラに関する研究に従事することであった.本申請では,UAVのための空間センシングを目標にしていたが,UAVのように空間を高速に動くロボットにとって,高速にセンシングできることは重要である.また,UAVは空間を自由に移動できることから,移動中に周囲の光環境が大きく変化する可能性がある.これらの問題に対し,イベントカメラは高速かつ環境光変化に頑健なセンサであるため,注目していた.TUMではイベントカメラとスパイキングニューラルネットワークを用いた高度道路交通システムのための車体検出をテーマにした.TUMではProf. Knollの研究室に所属し,その研究室のプロジェクトに参加した.プロジェクトが所有しているシミュレーション環境を用いてイベントカメラからの人工データセットを作成し,スパイキングニューラルネットワークの学習に用いた.またそのシミュレーションは天候も変えることが出来るので,悪天候の場合での学習も行った.評価実験では,イベントカメラを用いることで,従来のネットワークより悪環境にロバストな物体検出を実現できたことを示した.また,スパイキングニューラルネットワークを用いたことで,計算時間とエネルギー効率を向上することが出来た.これらの結果は,UAVが将来的に悪環境中に飛行して障害物を認識する際に,環境光変化に頑健で高効率な物体検出を実現できる指標を示すことが出来た.また,これらの結果を国際会議IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2023に投稿し,無事アクセプトされた.

現在までの達成度 (段落)

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2023

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] Spiking Neural Networks for Robust and Efficient Object Detection in Intelligent Transportation Systems With Roadside Event-Based Cameras2023

    • 著者名/発表者名
      Mikihiro Ikura, Florian Walter, Alois Knoll
    • 学会等名
      IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2023
    • 国際学会

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公開日: 2023-12-25  

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