| 研究概要 |
本年度は以下の研究を行った.
略図を利用したナビゲーション手法の開発:人間が利用するような,建物の概略の2次元形状と移動経路のみが書かれた地図を基に,地図の形状も推定しながら自己位置を推定し,ざらに移動経路も適宜修正しながらナビゲーションを行う手法を開発した.実際のロボットを用いて,建物の位置や形状がかなり不確かな地図を用いても,十分な信頼性で位置推定が行えることを示した.
見え系列に基づくロボットの誘導:見え系列に基づく位置推定と全方位カメラを利用した方向推定を組み合せて,移動ロボットの自律ナビゲーションを実現した.
見え系列の解析とランドマークの検出:似た見えの場所をまとめることによって見え系列を構造化し,さらに似た見えの続く場所において特に重要となるランドマークを自動的に抽出する手法を開発した.実データで検証を行い,自動的に見つけたランドマークにより位置推定精度が向上することを確かめた.これらの見え系列の構造化により,画像による道順表現である見え系列と言語による道順表現との相互変換への可能性を示した.
移動ロボットシステムの高機能化:昨年度までの道路領域に加え,広場などの不定形の道路境界線や片側だけしか境界線が見えないような場所に対しても,複数の道路モデルを用意し,それらを状況に応じて適切に切り替える手法を開発し,複雑な実環境に王手オンラインで道路境界推定ができう手法を開発した.また,3次元距離センサを用いてスロープを含む道路環境を認識する手法を開発した.
パーソナルナビゲーションシステムの開発:全方位画像を利用してさまざまな方向を見ることにより,身に付けたカメラの揺れに対処し,見えに基づく位置推定を基に人物を誘導するシステムを開発した.ナビゲーションは状況に応じて音声で行い,実際の屋外環境で人物を誘導できることを確かめた.
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