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都市構造の地図表現に基づくロボットの目的に応じた自律移動

基于城市结构地图表示的机器人根据目的自主运动

基本信息

批准号：
19J22783
负责人：
新島駿
金额：
$ 1.98万
依托单位：
Tokyo University of Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J22783/
关键词：
市街地自律移動地上走行ロボット SLAM 深層強化学習動作生成市街地３次元地図構築ハイブリッドマップ広域リアルタイム自律走行モデルベース行動計画ロボット自律移動都市部３次元地図生成 GeoAIデータプラットフォーム都市部経路計画人混み回避

项目摘要

市街地でのロボットの自律移動を目指して，１）電子地図の建物情報に基づいた大規模な市街地３次元地図構築と２）深層強化学習を用いた雑踏におけるすれ違い動作獲得の２つの研究内容に取り組んだことで従来手法では実現困難な正確かつ広範囲な３次元地図の構築を実現し市街地の広範囲な移動を実現している．具体的には従来手法を用いた場合１kmの走行経路に対して最大100m以上生じる誤差を1m程度まで減少し，従来の地図構築手法に比べて高い性能が得られている．また，新たに構築した３次元地図は電子地図に重ねて表示することができるため，従来の幾何的情報のみではなく，横断歩道や建物位置など市街地の都市構造を付加することが可能となる．重ねて，すれ違い動作の獲得によって，市街地や雑踏などの人が多く存在する環境で従来では頻繁に停止を繰り返していたロボットが停止することなくスムーズに人とすれ違いながら移動することに成功した．具体的には従来手法で成功率が最大６割のすれ違いシミュレーションにおいて９割の成功率を達成している．また，上述した研究課程では新規アルゴリズムの提案のみならず実際の市街地環境での実証実験を通してその有効性の確認を行っている．また，上述した２つの成果はそれぞれ，学術誌に投稿され採択されている．本研究は市街地を自在に自律移動可能な移動ロボットを目指し，当該年度において研究した効率的な環境地図構築手法や動作生成手法，昨年度までに研究を重ねた市街地自律走行手法を提案してきた．これらの成果はすべて実環境での実証実験を通じて性能を確認し，多様な環境での自律走行にも成功している．よって本研究は市街地を自律移動するロボットの技術発展に貢献したものである．

1) Building information of electronic buildings is fundamental to large-scale construction of three-dimensional buildings in the market; 2) Deep reinforcement learning is applied to the construction of three-dimensional buildings in the market; 3) Research content is selected from groups; 4) Methods are used to realize difficulties in correctly constructing three-dimensional buildings in the market; 5) Construction of three-dimensional buildings in the market; 6) Construction of three-dimensional buildings in the market; When using this method, the maximum error of more than 100m on a 1km running road can be reduced to 1m, and the performance can be improved by using this method. New structure, three-dimensional ground, electronic ground, heavy ground. The environment is constantly changing, and people are moving. The success rate of the specific reverse approach is the highest of 6 cuts and 9 cuts. In addition, the above research courses are designed to verify the effectiveness of the proposed new regulations in the context of the actual market environment. The results of the above-mentioned two studies were published, and the contributions of academic journals were collected. This study focuses on the possibility of self-regulation of the market, and proposes a new method of self-regulation of the market. The results of this work are verified by the environment, and the performance is confirmed by the success of self-discipline in multiple environments. This study is a contribution to the development of technology in the market.

项目成果

期刊论文数量（12）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Real-Robot Friendly Passing Motion Planner for Autonomous Navigation in Crowds

真正的机器人友好型传递运动规划器，用于人群中的自主导航

DOI：
10.14738/tmlai.101.11616
发表时间：
2022
期刊：
Transactions on Machine Learning and Artificial Intelligence
影响因子：
0
作者：
Niijima Shun;Sasaki Yoko;Mizoguchi Hiroshi
通讯作者：
Mizoguchi Hiroshi

City-Scale Grid-Topological Hybrid Maps for Autonomous Mobile Robot Navigation in Urban Area

DOI：
10.1109/iros45743.2020.9340990
发表时间：
2020-10
期刊：
2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
影响因子：
0
作者：
Shun Niijima;Ryusuke Umeyama;Y. Sasaki;H. Mizoguchi
通讯作者：
Shun Niijima;Ryusuke Umeyama;Y. Sasaki;H. Mizoguchi

動作を伴う移動ロボット行動計画のためのアクションノードグラフ設計

移动机器人动作规划的动作节点图设计