| 研究概要 |
本研究では、準動的環境における移動ロボットの自己位置推定、および、準動的物体のポーズ指定を行う際に推定の信頼性・効率性・の評価基準に基づいて、最適なセンシング行動を決定するセンサプラニングシステム（HSP-SD）の構成法を開拓する。本研究のHSP-SDで扱う“ロボットの事故一推定”は、地図生成後の global localization であり、地図生成の過程で必要となる自己位置推定とは意味が異なる。そして、準動的環境で利用するための新たなセンサプラニングシステムHSP-SDでは、新たな機能の実現が必要となる。第一に、ICタグ検出用のアンテナを搭載している移動ロボットの、最適なセンシング行動を計画する課題である。
これらの課題を踏まえて、本研究は、作業環境のセンシング情報として距離画像データのセンシングデータを用いるシステム化を検討した。即ち、MicroSoft社製Kinectセンサで得られるセンサ方向の距離画像に基づき、動画像の中に含まれる３次元平面をハフ変換により抽出する[1]。今後は、ICタグのu-codeからタグが貼られた物体の３次元幾何モデルと、前述の距離画像から得た３次元平面とのマッチング処理に基づき、状況に応じてアクティブなセンシングを計画し、適切なセンシングを行う上で必要なシステム化を目指す。
[1]早川隆二,"準動的環境における移動ロボットのセンサプラニング"、中央大学理工学部経営システム工学科卒業論文、2013年. ，[2]山口貴之,"教示者の動作推定に基づく移動ロボットの環境地図への意味的情報付加", 中央大学理工学部, 経営システム工学専攻, 修士課程修了論文, 2014年.
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