2014 Fiscal Year Annual Research Report
高密度レーザスキャナを搭載した群ロボットによるジオメトリビッグデータの取得と活用
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26249029
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (70272672)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中澤 篤志 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (20362593)
辻 徳生 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 助教 (30403588)
岩下 友美 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (70467877)
諸岡 健一 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (80323806)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 知能ロボティクス / レーザ計測 / ビッグデータ / 環境モデリング / 空間知能化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高性能3次元レーザスキャナを搭載し，環境のレーザ計測と位置同定を同時かつ高精度に実現する群ロボットシステム（CPS-VIII），および見通しの確保や計測精度の低下を防ぎつつ計測を実行する，レーザ観測計画の自動化手法を開発した．本システムは，１台の地上移動型の親ロボットと複数の地上移動型およびクワッドコプタ型子ロボットで構成される．親ロボットには，従来の環境計測用レーザスキャナと測量用トータルステーションに代わり，新たに3次元レーザスキャナ(Focus 3D，Faro)と自動整準台（リズム，AS-21）を搭載した．一方，地上移動型およびクワッドコプタ型子ロボットには，位置同定のための直径150mmの基準球を搭載した．親ロボットの自己位置推定は，レーザスキャナと基準球を用いて行われ，各スキャンにおいて子ロボット上の基準球を検出することにより，複数地点で行われたスキャンの位置合わせを行った．
開発したCPS-VIIIにより，屋外環境での確認実験を行った．実験では4台の子ロボットを用い，屋外の建物を一周し，環境地図を取得した．親ロボットの総移動距離は270.1mであり，移動中に14回の計測を繰り返した．実験の結果，位置同定誤差は0.02306m，距離に対する誤差の割合は0.0085%であり，また計測された3次元モデルの点群数は61.3億点であった．
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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
平成26年度の研究実施計画では，測量用レーザを親ロボットに，レーザスキャナ用基準球を子ロボットに搭載した親子型レーザ計測ロボットシステムの開発を目標としていた．これに対し，今年度は測量用レーザであるFocus 3D(FARO)を親ロボットに，レーザスキャナ用基準球を地上移動型およびクワッドコプタ型子ロボットに搭載した，新たな計測システムCPS-VIIIを構築した．また，研究実施計画では，これまでに開発した環境地図自動計測システムを新たなシステムに組み込むことを目的としていたが，これも1台の親ロボットと4台の子ロボットを用いたCPS-VIIIシステムに対して実装が完了しており，当初の目標は計画通りに達成できた．さらに研究計画では，開発したシステムを用いた実証実験により，16.8億点の高密度ジオメトリビッグデータを得ることを目的としていたが，実験の結果，それを上回る61.3億点ものデータを得ることができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成27年度は，平成26年度に開発した分散ロボットシステムを用いて，大規模なジオメトリビッグデータの取得を行う．また得られた点群データの利活用法について検討し，その一例として，得られた点群データを高精細，高精度なサービスロボット用の環境地図として用いる手法を開発する．さらに実時間性を高めることを目的に，高速全周レーザレンジファインダを導入し，形状や位置の時間変化も含むダイナミック・ジオメトリ・ビッグデータの獲得を目指す．加えて，全周カメラを用い，得られた計測ロボット周囲の全方向画像とリアルタイム点群データを組み合わせてジオメトリ・ビッグデータにフォトメトリ（見え）情報を付加することを試みる．
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