| 研究課題/領域番号 |
20K11771
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 (2022)
鹿児島大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
高橋 淳二 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20456685)
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| 研究分担者 |
柴田 晃宏 鹿児島大学, 理工学域工学系, 准教授 (10447550)
余 永 鹿児島大学, 理工学域工学系, 教授 (20284903)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | セマンティック情報 / ワンショット位置推定 / 属性付きランドマーク / 線分属性 / 面属性 / ３Dモデルを利用する位置推定 / 6自由度位置推定 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、これまでに構築してきたクラウド型位置推定システム（UMap）において、(1)DeepLabV3+を用いたクエリ画像の属性推定、(2)3D-CADレイヤを分けを利用した属性つきDB画像作成、（3）画像の面線属性を考慮した類似度計算式による照合アルゴリズムの開発、(4)アルゴリズムのGPUコンピューティング実装、(5)検証用実データセットの作成と検証、を行った。検証実験の結果、理想属性のクエリ画像で70%ile誤差0.313m、SS属性クエリ画像で70%ile誤差0.413m、属性なしクエリ画像で70%ile誤差9.77mと、提案・開発した手法により精度が大幅に向上することを確認した。
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| 自由記述の分野 |
ロボティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
クラウド型位置推定システムは、物理的なインフラを環境に敷くことなく、また、移動体にカメラを搭載するだけで精度のよい位置情報を提供する技術であり、産業圏、生活圏を問わずあらゆる場所の情報化を助ける。今回は、カメラで取得した画像にDeePLabV3+を用いた意味づけを行い、先行開発した幾何学情報による照合処理と統合し、劇的な性能向上を達成した。計算時間やGPUメモリ容量など実用的な要求仕様で実際に利用することができ社会的意義は大きい。移動ロボットAMRの位置推定では、2D-LiDARとホイールオドメトリによる方法が主流となっているなか、本研究では全く別のアプローチをとっており学術的意義も大きい。
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