2008 Fiscal Year Annual Research Report
動的環境における視覚情報に適応的なパーティクル・フィルタを用いたSLAM手法
Project/Area Number |
08F08610
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Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
Principal Investigator |
横井 一仁 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, 知能システム研究部門, 研究グループ長
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
KWAK Nosan 独立行政法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 外国人特別研究員
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Keywords | 国際研究者交流 / SLAM / 人間型ロボット / RBPF-SLAM |
Research Abstract |
Rao-blackwellizedパーティクル・フィルタ(RBPF)とステレオカメラ情報を使用した3次元SLAMの手法(RBPF-SLAM)を開発した。3次元のRBPF-SLAMは、ステレオ画像データはとてもノイズに富んでいることと、RBPFは高い計算コストを要するため、とても挑戦的な問題であった。それに加えて、現在の視覚データに基づくRBPF-SLAM技術は、その一貫性の問題から、狭い空間で、しかも短時間でしか機能しなかった。言い換えれば、よい信頼性を持って長い時間推定精度を保持することができる長期間にわたるRBPF-SLAMは不可能であった。 この目的のために、第一にRBPF-SLAMの中心となるプログラムを開発した。これはロボットのモデルを変更することで、様々な種類のロボットに対応することができる。開発した3次元のRBPF-SLAMでは、環境の表現方法としてグリッドマップを使用する。つまり、ロボットの世界は占有グリッドで表現される。各グリッドの専有確率は、ステレオカメラ情報から得られる奥行データによって得られる。ロボットの姿勢を精度よく推定するために、BPF-SLAMはグリッドマッチングを行う。このマッチングプロセスにおいて、現在の視覚データと構築したマップデータとをマッチングさせることにより、パーティクルはよりよい姿勢を探索することができる。さらに、パーティクル・フィルタを使用した場合の、サンプル数低下問題を解決するために、ランクに基づくリサンプリング(RBR)手法を提案した。 これらの成果の一部を、韓国ロボット学会の論文誌に掲載した。
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Research Products
(1 results)