| 研究課題/領域番号 |
20K21802
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山下 淳 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (30334957)
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| 研究分担者 |
淺間 一 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50184156)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2022-03-31
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| キーワード | SLAM / 地図生成 / 自己位置推定 / 透明物体 / ガラス |
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| 研究成果の概要 |
透明物体が存在する環境において，移動ロボットによって自己位置推定と地図生成を行うSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）の新手法を提案した．従来のSLAMでは廊下の壁などの非透明物体のみの地図しか作成することができず，窓ガラスや自動ドアなどのような透明物体が存在する環境では透明物体が生成した地図から抜け落ち，その結果として移動ロボットの自己位置推定精度の低下をも招くことが未解決問題として残されていた．本研究では，レーザレンジファインダ（LRF）を搭載した移動ロボットによって自己位置推定と環境地図生成を同時に行う新規なSLAM手法を構築した．
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| 自由記述の分野 |
ロボット工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ロボット分野において透明物体存在環境におけるSLAMは未解決問題である．一般的な環境では窓ガラスや自動ドアなどの透明物体が存在しており，従来のSLAM技術では地図生成や自己位置推定に失敗することが問題であった．本研究でこの問題に正面から取り組むことによって，移動ロボットの活用範囲を大幅に拡大させることが可能となった．また本研究は，障害物と移動ロボットの位置という幾何学的な情報と，障害物の表面の反射特性という物理的な特性の両者を，汎用LRFのみを用いてリアルタイムにセンシングするという斬新な枠組みを新規に提案するものであり，学術的な新規性と理論的な発展が大きい．
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