2018 Fiscal Year Research-status Report
SLAM-integrated Kinematic Calibration (Simultaneous Kinematic Calibration, Localization and Mapping) for Industrial Machinery
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18K04045
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
前田 雄介 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (50313036)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | マニピュレータ / SLAM / 機構キャリブレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 技術を応用することで，ロボットマニピュレータの動作中に周辺環境の地図作成と機構キャリブレーションを同時に行うことを可能とする，SKCLAM (Simultaneous Kinematic Calibration, Localization and Mapping) 技術の提案と開発を行うことを目的としている．
2018年度においては，SKCLAM 問題の定式化を行ったほか，シミュレータ内でマニピュレータと RGB-D カメラを動作させることで，SKCLAM 手法を検証できる環境を構築した．この仮想環境では，機構パラメータの真値を任意に設定したり，カメラ画像のノイズを人工的に付加して SKCLAM 手法のロバスト性を評価したり，RGB-D カメラの解像度を変更したりすることが可能となっており，手法の開発・検証に有用である．また，複数姿勢での RGB-D カメラの撮影結果を用いた，特徴点検出とエピポーラ幾何に基づく機構キャリブレーション手法を開発した．この手法について，上述の仮想環境内において６軸マニピュレータを対象に，機構パラメータのキャリブレーションにより手先位置の精度向上が可能であること，そして，そこから環境の点群地図を作成できることを確認した．さらに，実機の６軸産業用マニピュレータと RGB-D カメラを用いて，同様に機構キャリブレーションおよび点群地図作成を実現した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
RGB-D カメラを用いた SKCLAM 問題について，当初予定していたSKCLAM 問題の数学的定式化，SKCLAM 解法アルゴリズムの開発，検証用仮想環境の構築が達成できた．また，実環境への適用例を示すこともできたため．
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| Strategy for Future Research Activity |
キャリブレーションと地図作成の精度向上および計算量の低減に向け，SKCLAM 手法のさらなる改善と検証を進める．また，全天球カメラを利用した SKCLAM アルゴリズムの提案を行い，RGB-D カメラを用いた手法との得失を明らかにする．
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| Causes of Carryover |
当該年度中に建物改修に伴う研究室の引っ越しが発生した関係で，実験環境整備用の部材の調達準備に遅れが生じ，若干の使用残が発生したため．次年度予算と合わせて環境整備の費用に充てる計画である．
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Research Products
(3 results)
