| 研究概要 |
本研究では,車椅子や自転車程度のサイズの個人用モビリティに,レンジファインダやカメラといったセンサを配し,移動の際の周辺環境の特に移動体を発見・識別し障害物を警告したり衝突を予見し回避パスを提示し,場合によっては自動停止・?回制御することで利用者による運転を支援するシステムを構築することを目指している.
自動車やバイク,自転車,ランナー,歩行者,車椅子等,多様な移動体が混じり合うキャンパスを例に,走行実験を繰り返すことで,支援戦略のフレームワーク作り,状況に応じたパラメータ学習を行うためのデータモデル化・蓄積法を実現することにむけ研究を進めた.
電動車椅子をベースとしてレンジファインダや回転計といったセンサ,パネルディスプレイ,スピーカを配したシステムを開発し,周辺環境移動体を発見し,移動体の種類・特性を識別して,自己と周囲の移動体の行動を相予測しユーザと様々なインタラクションを行うことで運転を支援する系を構築する研究である.2年目は,グリッドで区切った画像化センサデータを用いた移動体の発見法をさらに発展させ,レンジデータの投票に基づくグリッド軌跡の蓄積系列についての手法を拡張するかたちで実現し,発見・識別法を確立した.また,操縦移動システム・自律移動システムの構築のステップとして,周囲にある程度の数移動体がいる状況においては操縦下でキャンパス内で自己位置を常に認識しつつ走行できるモビリティシステムを製作した.モビリティの自己位置同定と2Dマップを拡張する多面マップの生成はこれまで確立してきた階層パーティクルフィルタの枠組を改良し実装した.
|
| 今後の研究の推進方策 |
人にとってもモビリティにとっても有用なマップ上のアノテーションについて,全てを手間をかけて人手で付するのではなく,モビリティがモビリティに搭載されたセンサのデータに基づいて人にリコメンドし,人が取捨選択して確定していく,走行のたびごとにそれが更新されていくというシステム系として確立していく.
|
