| 研究概要 |
人間は経路や目的地を伝えるために略図や道順を用いることが多く,ロボットも同様に教示できれば望ましい.そこで,屋外未知環境において,略図や道順を与えるだけで目的地へ誘導できる移動ロボットを実現する.さらに,人間の行動と比較して略図や道順を評価し,またロボットの持つべき機能を探る.本年度は以下の研究を行った.
局所ナビゲーション機能を有する屋外移動ロボットシステムの構築:ロボットが安全に移動するためには移動可能領域の認識が不可欠である.屋外は環境や照明条件が多様であるので,ステレオ視から得られる複数の情報(色,エッジ,距離)を時系列統合し,さらに柔軟な道路モデルを用いて,オンラインで道路境界を検出・追跡する手法を開発した.
局所特徴を利用した見えに基づく位置推定:SIFTを特徴として各画像を記述し,それらの一致度を基に位置推定を行う処理を実現し,これまでに開発した画像の大まかな分割に基づく手法と比較した.人工物の多い領域では局所特徴に基づく手法がやや有利であることがわかった.
環境の3次元地図を利用した見え系列の生成:見えに基づく位置推定では,移動する経路に沿った見えが必要となるが,広場などではさまざまな経路が可能であり,あらかじめすべての経路に沿った見えを得ておくことは困難である.そこで,環境をある経路に沿って移動しながら得た広視野画像系列から,環境の3次元地図を作成し,それを基に実際には通っていない経路上の見えを生成する手法を開発した.
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