| 研究実績の概要 |
電動車いすが群集流動に適応してスムーズに移動するために必要な，(1)群集流動のLiDARによる実時間計測アルゴリズムと(2)自動運転の制御則，およびその基礎技術となる(3)自己位置推定アルゴリズムの研究に取り組み，下記の実績を挙げることが出来ました．
まず(1)の群集流動のLiDARによる実時間計測アルゴリズムでは，LiDAR点群を用いてJPDAFとk-means法により近接する複数歩行者を追跡する手法(Adachiら,SICE2023)を開発し，車載LiDARに実装(足立ら, 自動制御連合講演会2023), さらに電動車いすの障害物回避制御に適用しました(足立ら,MSCS2024)．一方でLiDARの点群は対象物表面に現れるため歩行者の中心位置とのずれが生じ，歩行者に近接している場合は無視できない誤差となります．そこで点群データから位置及び形状を推定する手法(Naritaら,SII2024)と，楕円モデルにMLESACを適用する手法(Haziqら,MSCS2024)により歩行者の位置だけでなく正確な姿勢角度も推定するアルゴリズムを開発しました．
次に(2)の自動運転の制御則では，混雑環境における衝突回避をFuzzy Potentialの評価指標に基づく回避制御 (Kawaguchiら,IFAC-WC2023)と近接時での速度抑制(川口ら,自動制御連合講演会2023)を提案しました．さらにLiDAR点群から簡易的に推定した人流に沿った電動車いすの制御(工藤ら,同)と群集の分布に応じた目標軌道の設計(川口ら,同)を提案しました．
そして(3)の自己位置推定では，混雑環境で環境点群が疎になる場合を想定した自己位置推定手法(成田ら,SICE2023)を提案しました．
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