2022 Fiscal Year Final Research Report
Autonomous Navigation, Change Detection, and Task Assignment for Patrolling Robots
| Project/Area Number |
20K04394
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
|
|---|
| Research Institution | Utsunomiya University |
|---|
Principal Investigator |
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 警備 / 動作計画 / 異常検出 |
|---|
| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we focused on motion planning for patrolling robots. By applying CNN to the motion planner, a robot was enabled avoid obstacles. For the patrolling robots, it is also important to detect changes in an environment. Therefore, we proposed a background subtraction method based on color-difference edge images that uses both local and global template matching depending on the amount of variation. We further proposed a territorial approach for assigning multiple tasks to multiple patrolling robots. These results can be applicable to actual patrolling robots in the future.
|
| Free Research Field |
ロボティクス
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
学術的な意義として，ロボットは，動く・動かない障害物の種類に応じた回避動作を計画しながら自律的に移動することが可能となる．また，基準画像とは異なる位置で撮影された入力画像に対しても，テンプレートマッチングの枠組みで異常を検出することが可能となる．
社会的な意義としては，本学のロボット技術実証施設を通じて，開発した技術を実用化の観点から評価する．技術開発と実証実験を繰り返すことで，警備ロボットシステムが実現レベルに達する．また，本研究における各課題は，案内・搬送・清掃等にも該当するため，研究成果は，これらサービスロボットへ波及するものと期待できる．
|
