情景部品に基づく簡潔・識別的な次世代SLAM技術「部品SLAM」の実現

2017 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26330297
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 知能ロボティクス
• 研究機関: 福井大学
• 研究代表者: 田中 完爾 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (30325899)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2018-03-31
• キーワード: 視覚移動ロボット / 自己位置推定 / 地図作成 / 情景部品モデル / 深層学習 / 変化検出

研究成果の概要

移動ロボットのSLAM（オンライン地図学習）技術の簡潔・識別的な次世代技術「部品SLAM」を実現した。具体的には、研究代表者がこれまで研究開発してきた軽量・精密な圧縮地図生成技術「教師なし情景部品モデル」を、さらに発展させて、圧縮地図表現に基づく新しいSLAM技術を開発した。単眼カメラに基づく汎用的なSLAMシステムを構築し、挑戦的な「クロスシーズン場所認識」問題において、本システムの有効性を検証した。

自由記述の分野

視覚移動ロボット