| 研究課題/領域番号 |
26249029
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (70272672)
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| 研究分担者 |
中澤 篤志 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (20362593)
辻 徳生 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 助教 (30403588)
岩下 友美 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (70467877)
諸岡 健一 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (80323806)
河村 晃宏 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 助教 (60706555)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 知能ロボティクス / レーザ計測 / ビッグデータ / 環境モデリング / 空間知能化 |
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| 研究実績の概要 |
平成２７年度は，平成２６年度に開発した分散ロボットシステムを用いて，福岡市都市部，周辺部を対象とした大規模なジオメトリビッグデータの取得を行った．取得した大規模ジオメトリビッグデータは，静的高密度（FARO Focus 3Dを使用）および動的低密度（Velodyne HDL-32eを使用）の２種類である．まず，静的高密度ジオメトリビッグデータは，６カテゴリ（屋内駐車場，屋外駐車場，海岸線，森林，住宅街，都市部）からなり，それぞれ７か所の異なる地域から１３～１７枚の高解像度な全周距離画像，カラー画像，濃淡画像を取得した，６５０セット，２４２ギガバイトのデータである．一方，動的低密度ジオメトリビッグデータは，同じく６カテゴリからなり，それぞれ１０か所の地域から４００～８００枚の低解像度な全周距離画像，カラー画像，濃淡画像を取得した，３４２００セットのデータである．それぞれのデータは今後，Web上で一般に公開する予定である．また屋内空間においても，九州大学共進化社会システム創成拠点内の人ロボット共生実験施設BigSensorBoxにおいて，カラー画像，距離画像からなる高精度なジオメトリビッグデータを取得した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
平成２７年度は大規模なジオメトリビッグデータの取得が目標であり，計画通りに福岡市都市部および周辺部において，２種類の大規模なジオメトリビッグデータの取得を取得した．
また屋内空間においても，人ロボット共生実験施設のジオメトリビッグデータを取得し，得られたデータはTMSデータベースに登録しており，当初計画された目標は達成できた．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，平成２７年度に得られたジオメトリビッグデータを用いた応用について検討する．特にこれまでに性質の異なる２種類のジオメトリビッグデータが得られており，両者の特徴に沿った応用例として，静的高密度ジオメトリビッグデータは事例に基づく周囲環境の推定，動的低密度ジオメトリビッグデータはリアルタイムでの周囲状況の判断や自己位置同定の実現などについて検討する予定である．
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