昆虫の複眼視覚処理システムに基づく小型無人航空機の自動障害物回避

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本研究は、小型無人航空機（MAV）の安全性向上・活動領域拡大に向けて、障害物を瞬時に回避して飛行する自律制御システムを開発することを目的としている。この目的を実現するために、本研究では昆虫の複眼視覚処理システムをもとに考案された、Wide-Field-Integration (WFI) of optic flowという運動推定手法と、輝度を利用した画像の領域分割技術を組み合わせた障害物回避手法を提案した。Wide-Field-Integration of optic flowとは、カメラから得られるoptic flowという相対運動の情報を利用して、機体と周辺環境との相対速度・相対角速度を推定する手法である。Optic flowは相対速度・相対角速度以外に、対象物との距離の情報を含んでいる。しかし、従来のWFI of optic flowの処理では、optic flowの距離と速度の情報を分離することはできず、どちらか一方の値を推定するためには、もう一方の値を知る必要があった。提案手法では、画像を複数の画像領域に分割し、各画像領域に別々にWFI of optic flowを適用し処理することで、機体の速度と周辺環境との距離の両方を推定することを可能にした。提案手法の有効性は、計算機シミュレーションにより確認済みである。加えて、本研究では実用的な速度制御システムの開発のために、WFI of optic flowを用いたMAVの自律制御実験にも取り組んでいる。WFI of optic flowの理論上のシステムと、実際に構築できるシステムとの間にはギャップがある。そのため、実システムの制約の中で推定精度の高いシステムを設計する方法を研究している。本年度はその研究成果の一部をInternational Symposium on Engineering and Applied Scienceにて発表した。また、その他の研究成果も査読付き英文ジャーナルに投稿し、現在審査中である。