確率分布間距離に基づくセンサ情報の選択的統合による自律移動体の位置推定ロバスト化

2021 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 21K12076
• 研究機関: 愛知工業大学
• 研究代表者: 道木 加絵 愛知工業大学, 工学部, 教授 (00350942)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 自己位置推定 / 自律移動体 / センサフュージョン

研究実績の概要

本研究は、自律移動体自身が持つセンサ情報だけでなく、環境に設置されているセンサ情報や他の自律移動体のセンサ情報を適切に選択・統合することで、移動環境に依存しない頑健かつ高精度な自律移動体の自己位置推定の実現を目的とする。
2021年度は、環境に設置されたセンサ情報を統合した位置推定手法の確立を目指した。環境に設置されたセンサ情報を用いた位置推定手法の第一段階として、近年環境に多く設置されている監視カメラから取得された画像をセンサ情報の具体例として取り上げた。そして、画像を用いて監視カメラから見たの自律移動体の相対位置推定システムを構築した。位置推定手法として深層学習を用いることとし、画像と相対位置を持つ学習データ取得システムを構築した。具体的には、3次元計測装置で取得・導出したカメラからの自律移動体の位置とカメラから取得した画像を組み合わせるシステムを構築した。このシステムの構築と同時に、深層学習を用いた相対位置推定システムの構築を行った。
今年度の下期に病気の治療・療養のため半年研究を中断せざるを得なかった。そのため、深層学習を用いたカメラ画像による位置推定手法の精度と誤差評価、そして誤差評価に基づくセンサ情報統合のための確率分布モデルの導出、という当初の目的を達成するまでには至らなかった。研究を中断した期間に実施出来なかった内容に関しては、研究協力者並びに研究補助者の人数を増やすことで次年度に行う研究内容と平行に実施する予定である。

現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

持病の悪化のため、臓器摘出の手術を受けることとなった。そのため、術前の投薬、手術入院、術後の療養と体力回復のため、半年間研究を中断せざるを得ない状況となったことが研究の進捗が遅れている理由である。

今後の研究の推進方策

2021年度の課題については、今年度構築した実機システムを用いて多くの学習データを取得すること、膨大な実験結果の評価・解析・考察が必要と考える。そのため、来年度は実機システムの運用及び実験結果の評価・解析を行う研究協力者及び研究補助者を増員し、今年度の遅れを取り戻す予定である。

次年度使用額が生じた理由

病気治療および療養のため、研究に遅れが生じ、今年度構築した実験システムを稼働することが出来なかった。そこで、差額については実験システムを運用した際の補修部品等に充てる予定である。