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本研究では，自律移動に関する技術のうち，動作計画に焦点をあて，深層学習の一種であるCNNを用いることで，複数の物体各々に対する回避動作を生成することに成功した．
続いて，警備ロボットにとって，環境で起きている異常を検知できることは重要な能力となる．そこで，背景差分による物体検出技術として，変動量に応じて局所的なテンプレートマッチングと大域的なテンプレートマッチングを使い分けた色差エッジ画像に基づく背景差分法を提案した．
さらに，警備タスクを複数台のロボットで手分けする技術開発にも取り組んだ．3年間の成果は，今後，警備ロボットの実用化に応用できる技術である．
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