| 研究課題/領域番号 |
21500186
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
小谷 信司 山梨大学, 大学院・医学工学総合研究部, 准教授 (80242618)
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| 研究分担者 |
渡辺 喜道 山梨大学, 大学院・医学工学総合研究部, 准教授 (00210964)
渡辺 寛望 山梨大学, 大学院・医学工学総合研究部, 助教 (30516943)
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| キーワード | 移動ロボット / 視覚障害者 / SLAM / SIFT / 経路情報 |
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| 研究概要 |
SLAMを利用して屋内環境の2次元地図を作成し、視覚障害者の白杖に装着したマルチスポットレーザ光を画像処理することで、白杖周辺の3次元情報を取得、視覚障害者を目的地まで安全に誘導するシステムを作成・評価している。システムはローカルナビゲーションサブシステムとグローバルナビゲーションサブシステムから構成されている。
歩行路面環境に変化が著しい屋外環境においては、マルチスポットレーザに基づくローカルナビゲーションのみで対応することは難しい。さらに、照明条件の変化が著しく、位置・姿勢の変化によるランドマークのマップマッチングに関しても困難が予想される。そこで、新たにPan斜め方向に装着した測距センサを利用し、歩行路面環境の地図を統合した、2.5次元地図情報を作成する。
平成23年度は、平成22年度に作成した2.5次元地図システムを改良し、地図データサイズを小さくし、リアルタイムに、2.5次元地図を作成することを実現した。屋外環境で繰り返し実験を行い、再現性の良い地図作成アルゴリズムであることを確認した。
人追従に関して、屋内環境ではkinectセンサの距離画像とRGB画像を利用して、小型自律移動ロボットが、一定の距離を保ち、正しく人追従を行うことを確認した。
作成した2.5次元地図における自己位置推定方法に関しては、ベイズ推定を利用した。初期位置、初期方位が不明で、一意に自己位置が定まらない場合でも、複数の候補を確立分布で保持し、最終的に正しい自己位置を推定できることを確認した。
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