2012 Fiscal Year Annual Research Report
スマートモビリティと環境固定センサ群の相互支援による走行時リスク検出法の開発
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24300078
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Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
佐藤 雄隆 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, 主任研究員 (00392621)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 画像情報処理 / 情報センシング / センサ融合・統合 / 知能ロボット / 生活支援技術 |
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| Research Abstract |
歩行者とも共存しながら移動する一人乗り移動機器において、車載センサと環境側に設置された固定センサ群の情報を自動的に協調・統合し用いることで、走行時のリスク検出を行う技術について研究を行った。具体的には、まずセンサ間の対話アルゴリズムに関する検討を行った。移動機器はまず自らのおおよその自己位置推定結果と運動パターンを環境固定センサに通知する。環境固定センサはその情報を元に移動機器を検出し、位置情報を移動機器に通知する。移動機器は通知された位置情報を初期値としてより詳細な自己位置推定を行う、といった手順を繰り返すアルゴリズムにより、高い精度で位置姿勢推定が可能になることを明らかにした。また、センサ対話ためのプロトコルのプロトタイプを設計・実装し実験に用い、改良を行った。
次に、ロバストパターン認識技術の導入に関する検討を行った。スマートモビリティは屋内外の様々な環境で用いられることを想定しているため、センサに対するさまざまな外乱に対してロバストである必要がある。特にセンサとしてカメラを用いる場合、照明変動に対するロバスト性の確保が問題となる。そこで、明度の増減の符号に着目する独自の統計的リーチ特徴法の導入に関する検討を行った。統計的リーチ特徴法を導入することで、環境固定センサからの移動体の検出時に明度変動の影響を大きく低減することが可能であることを明らかにした一方で、より速いフレームレートで検出を行うために高速化が必要となった。そこで、リーチの参照点をランダムサンプリングによって得る方法を開発し、参照点を探索により求める従来の方法と比較して、性能を落とすことなく、10倍以上の高速化が実現できることを明らかにした。
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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
研究期間の1年目となる本年度は、当初計画していた課題は全てクリアすることができた。一方で、実装および実験による知見の蓄積作業が研究の中心となったため、次年度以降は論文等成果の発信にも力を入れていきたい。
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| Strategy for Future Research Activity |
ここまで概ね順調に研究が進展しているので基本的には引き続きこれまでと同様の方法で進める。1年目の研究立ち上げが順調に進んだので、今後は論文やホームページ等での成果発信にも力を入れる。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
H24年度に主にデータ整理を目的として人件費を計上していたが、実験を進める過程で、更にデータを蓄積した段階で同作業を行う方が効率的であることが明らかになり、人件費に相当する額を次年度に使用することとした.これ以外のH25年度の予算については、計画通り使用する予定である。
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